基于改進人工魚群算法的移動機器人路徑規(guī)劃問題研究.pdf

1、路徑規(guī)劃問題是移動機器人技術的相關研究熱點之一。該問題具有復雜性、約束性及非線性的特點，具有一定的求解難度。各種智能算法的相繼提出，為機器人路徑規(guī)劃問題的較好求解提供了有效的途徑。
　　本文采用群智能算法的求解策略。首先提出一種高效的優(yōu)化算法。以較為新穎的人工魚群算法為基礎，為改善其易早熟、運行效率低等缺陷，提出了一種基于差分進化的并行自適應人工魚群算法，其基本思路，一是采用并行計算，將種群分為兩個子群體，分別注重全局搜索與局部開

2、發(fā)，并采用不同參數(shù)的自適應策略，兩者定期進行信息交流，以提高群體多樣性及算法的收斂速度;二是采用混合策略，引入差分進化，當公告板狀態(tài)多次未得到更新時，對種群進行差分進化操作，可避免算法陷入局部最優(yōu);三是對算法的行為選擇方式進行改進，引入判定概率，使種群向全局最優(yōu)移動的概率隨算法運行逐漸增大，這樣既減少了算法運算量又提高了算法后期的收斂速度。將所提算法應用于經(jīng)典函數(shù)優(yōu)化問題中，結果驗證了其可行性和有效性，所提算法的收斂速度和尋優(yōu)精度得到了

3、顯著提高。然后，將所提的算法應用于機器人路徑規(guī)劃問題之中。本文在該問題的環(huán)境建模方面，提出了一種柵欄線數(shù)目的確定方法，同時在路徑評價函數(shù)中考慮了路徑長度、平滑度和安全度等多個性能指標。將所提算法應用于機器人的全局路徑規(guī)劃，有障礙物不定時加入的路徑規(guī)劃和變動目標點的路徑規(guī)劃等多種情況下的問題，所得路徑長度、平滑度等指標得到明顯改善，運行效率得到極大提高。進一步，將其應用于同屬機器人路徑規(guī)劃范疇的無人機航路規(guī)劃問題之中，仿真結果表明，采用所