基于可拓變換的進(jìn)化算法優(yōu)化研究.pdf

1、智能化是計(jì)算機(jī)發(fā)展的必然趨勢(shì)，無(wú)論是計(jì)算機(jī)控制，還是商用民用軟件，都要求含有越來(lái)越高的智能因素，因此人工智能的研究越來(lái)越受到重視。20世紀(jì)80年代，基于結(jié)構(gòu)演化的人工智能理論——計(jì)算智能理論迅速成為人工智能研究新的主流。計(jì)算智能包含廣泛的研究領(lǐng)域，各領(lǐng)域之間存在著深刻的聯(lián)系，且相互促進(jìn)，進(jìn)化計(jì)算就是其中一個(gè)重要領(lǐng)域。 進(jìn)化機(jī)器人的思想主要來(lái)源于進(jìn)化計(jì)算。在進(jìn)化機(jī)器人中，設(shè)計(jì)者的工作主要是決定進(jìn)化框架和評(píng)估策略，評(píng)估中所采用的適應(yīng)

2、度函數(shù)在很大程度上決定了系統(tǒng)的行為。常用的適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)方法有線性變換法、冪函數(shù)變換法、指數(shù)變換法和方差調(diào)整法等。同時(shí)，進(jìn)化框架中的進(jìn)化參數(shù)，如選擇概率、交叉概率和變異概率等對(duì)進(jìn)化過(guò)程和結(jié)果非常關(guān)鍵。通過(guò)研究機(jī)器人進(jìn)化計(jì)算中適應(yīng)度函數(shù)及進(jìn)化參數(shù)的設(shè)計(jì)，達(dá)到群體多樣性與收斂性、進(jìn)化性能與進(jìn)化速度的統(tǒng)一，從而優(yōu)化進(jìn)化機(jī)器人中進(jìn)化框架和評(píng)估策略的設(shè)計(jì)。這對(duì)于進(jìn)化計(jì)算和進(jìn)化機(jī)器人學(xué)的發(fā)展都具有重要的意義。 可拓學(xué)是一門新學(xué)科，由于它專

3、門處理矛盾問(wèn)題的思維模型，因此必將滲入到人工智能及其相關(guān)學(xué)科中，并產(chǎn)生了一種新型的智能機(jī)器人一可拓機(jī)器人。 本文在介紹現(xiàn)有的遺傳算法與可拓遺傳算法的基礎(chǔ)上，利用基于可拓變換的可拓遺傳算法，對(duì)機(jī)器人避障問(wèn)題的性能優(yōu)化進(jìn)行了研究。通過(guò)對(duì)避障機(jī)器人的可拓分析，提出了一種避障機(jī)器人物元模型，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的可拓適應(yīng)度函數(shù)。通過(guò)Evorobot平臺(tái)實(shí)驗(yàn)與仿真，結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的可拓適應(yīng)度函數(shù)性能要優(yōu)于原適應(yīng)度函數(shù)，同時(shí)在特定的環(huán)境下，其性