螢火蟲算法研究及其在多AUV多任務(wù)分配的應(yīng)用.pdf

1、螢火蟲算法是一種啟發(fā)式群智能優(yōu)化算法，它通過模仿螢火蟲之間利用熒光進行信息溝通的行為，抽象出了一種優(yōu)化模型。該模型以吸引和更新為兩大步驟，實現(xiàn)簡單，收斂迅速，且優(yōu)化精度較高，在很多應(yīng)用領(lǐng)域得到了很好的優(yōu)化效果。本課題對標準螢火蟲算法進行研究，分析算法的收斂性，給出算法使用的參數(shù)建議；在此基礎(chǔ)上，給出一種多目標螢火蟲算法框架，并將其應(yīng)用到多AUV任務(wù)分配問題中。
　　本文首先介紹了螢火蟲算法的生物學原理，闡釋了算法的基本思想和優(yōu)化特

2、點，給出了標準形式的算法框架。通過數(shù)學推導證明不考慮隨機移動的算法收斂性，并基于測度的假設(shè)對考慮隨機移動的算法收斂性進行了討論。根據(jù)收斂性證明和討論的結(jié)果，給出了算法參數(shù)使用的建議。其次，分析目前已有的螢火蟲算法多目標框架，提出一種螢火蟲多目標優(yōu)化算法框架。該算法結(jié)合檔案，對整個優(yōu)化過程的非劣解進行監(jiān)控，并利用檔案中的非劣解指導算法解空間的移動。為了增加算法種群的多樣性，利用密度檢測算子監(jiān)控種群的密度，并通過隨機化填充算子改善種群的單一

3、性。實驗表明，該多目標算法框架能夠獲得更靠近pareto最優(yōu)前沿、更加均勻、分布更廣的評估前沿。再次，把單目標螢火蟲算法應(yīng)用到單目標任務(wù)分配問題中。介紹任務(wù)分配的問題模型和相關(guān)約束，提出利于算法優(yōu)化的能量消耗目標函數(shù)構(gòu)建方法，以及促進算法跳出非法解空間的啟發(fā)算子。實驗根據(jù)任務(wù)與AUV數(shù)量的匹配情況進行了6組實驗，實驗表明算法能夠在滿足約束條件的前提下，搜索到較好的任務(wù)分配方案。最后，將多目標螢火蟲算法應(yīng)用于多目標任務(wù)分配問題中。本課題以