基于協(xié)同進化算法的多機器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、多機器人系統(tǒng)有著單機器人系統(tǒng)無法相比的很多優(yōu)點，正在漸漸的成為機器人學研究的一個重要的方向。在多機器人系統(tǒng)的研究中，路徑規(guī)劃問題是關鍵的問題之一。路徑規(guī)劃是機器人系統(tǒng)執(zhí)行各種任務的基礎，反映了機器人系統(tǒng)在運動中與周圍環(huán)境的交互能力。多機器人系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃非常具有現(xiàn)實意義。本文對多機器人系統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法、協(xié)作編隊任務的路徑規(guī)劃開展研究。本文主要工作點如下：
　?。?）本文中，由于在協(xié)同進化中，親和度不僅僅與個體所在的種

2、群有關，更需要與其他種群中的個體組成協(xié)作行為來進行評價，通常的協(xié)同進化算法只在評價時建立協(xié)作行為，但并不記下成功協(xié)作的個體組合，這樣在下一次進化過程中，每個種群仍然是獨立進化，再次選擇的協(xié)作者與上一次多半并不一樣，這樣就破壞了原先成功的組合，不能將上次的成功組合保留下來，在本文提出的免疫協(xié)同進化算法中，則充分利用免疫克隆記憶的特點，建立全局記憶集，記下成功的協(xié)作行為，以使種群不斷進化。
　?。?）本文中，用改進后的協(xié)同進化算法IC

3、CEA來解決多機器人在靜態(tài)障礙物環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題。基于協(xié)同進化的多機器人路徑規(guī)劃方法是采用多個機器人協(xié)同進化的思想來優(yōu)化整體的路徑規(guī)劃的。此算法克服了傳統(tǒng)協(xié)同進化算法路徑規(guī)劃速度慢的缺點，加速了多機器人路徑的協(xié)同規(guī)劃，保持了進化過程中種群的多樣性、從而避免路徑規(guī)劃陷入局部最優(yōu)解。將改進后的協(xié)同進化算法用于解決多機器人路徑規(guī)劃問題，并仿真實現(xiàn)靜態(tài)障礙物環(huán)境中三個機器人避障、避碰的最短路徑。
　?。?）本文中，在應用ICCEA解決