基于改進(jìn)人工魚群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃

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1、密級(jí)桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目基于改進(jìn)人工魚群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃（英文）RobotPathPlanningBasedOnImprovedArtificialFishSwarmAlgorithm研究生學(xué)號(hào):1303201006研究生姓名:林子安指導(dǎo)教師姓名、職務(wù):張文輝副教授申請(qǐng)學(xué)位門類:工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)名稱:計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)提交論文日期:2016年4月12日論文答辯日期:2016年6月12日??；性）ｆ叫化糾性（或創(chuàng)新ｔ１；屯人ｉ巧巧化餅的巧巧誠，巧所邊３的忠義，苗化戶人化４巧巧哥下巧巧的巧巧’Ｊ－

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4、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域到軍事，航天航空，工業(yè)制造，服務(wù)業(yè)等諸多領(lǐng)域，機(jī)器人都有廣闊的發(fā)展空間。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中環(huán)境的復(fù)雜性與不確定性，決定了路徑規(guī)劃是它的一個(gè)研究難點(diǎn)與研究重點(diǎn)。而路徑規(guī)劃，就是在已知或者未知的環(huán)境中找出起點(diǎn)到終點(diǎn)的一條路徑，這條路徑必須是不會(huì)碰到障礙物的。智能仿生算法，是一種模擬生物行為的智能計(jì)算方法。因?yàn)槠溆兄⑿行?、快速性和魯棒性等?yōu)點(diǎn)，被國內(nèi)外專家學(xué)者所關(guān)注。智能仿生算法各有其特點(diǎn)，根據(jù)優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)的不同能夠解決很多復(fù)雜的難以解決的問題。其中比較新型的是粒子群算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及本課題用到的人工魚群算法

5、。人工魚群算法(ArtificialFishSwarmAlgorithm,AFSA)近年來逐漸被越來越多的人所關(guān)注，它具有強(qiáng)大的魯棒性以及高效地收斂速度，所以被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。本文主要通過改進(jìn)人工魚群算法來完成機(jī)器人路徑規(guī)劃的研究。首先系統(tǒng)地介紹了人工魚群算法的原理與思想，深入分析了人工魚群算法的優(yōu)缺點(diǎn)。然后針對(duì)路徑規(guī)劃的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了適應(yīng)度函數(shù)，有效提高路徑的全面性，同時(shí)添加方向算子，提高路徑查找的速度，解決算法在后期搜索效率降低的缺點(diǎn)，引入免疫算法，增強(qiáng)全局搜索能力，有效地克服人工魚群算法容易陷入局部最優(yōu)解的缺

6、點(diǎn)。最后將方向性免疫人工魚群算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用C++語言搭建，通過visualstudio軟件分別對(duì)基本人工魚群算法與方向性免疫人工魚群算法進(jìn)行了測(cè)試，將這兩個(gè)算法在四個(gè)不同類型地圖應(yīng)用進(jìn)行模擬仿真與比較。實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)結(jié)果表明了方向性免疫人工魚群算法能有效地提高路徑規(guī)劃的性能與效率，證明了方向性免疫人工魚群算法的效果優(yōu)于基本的人工魚群算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的效果，能很好地解決人工魚群算法存在的缺點(diǎn)。最后，對(duì)論文所做的工作進(jìn)行了全面總結(jié)，在此基礎(chǔ)上對(duì)機(jī)器人路徑規(guī)劃的未來進(jìn)行了展望。關(guān)鍵字：人工魚群算法；機(jī)器人

7、；路徑規(guī)劃；免疫算法；全局最優(yōu)解；-I-AbstractAbstractRobotisacloserandhugepotentialtechnology.Itisanimportantpartofrobotandartificialintelligent.Robothasabroaddevelopmentspaceinmanyfieldssuchasaerospace,industrialmanufacture,serviceindustries,agricultureandsoon.Thecomplexityand

8、uncertaintyoftheenvironmentwhenrobotmoves,determinesthepathplanningisoneofitsresearchemphasisanddifficulty.Thepathplanningmeansthatfindoutacollision-freepathfromthestarttoth