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《基于改進人工魚群算法的機器人路徑規(guī)劃.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、文章編號：1006—9348(2016)12—0374—06基于改進人工魚群算法的機器人路徑規(guī)劃張文輝，林子安，劉彤，張延豪(桂林電子科技大學，廣西桂林541004)摘要：在人工魚群算法智能仿生應用于機器入路徑規(guī)蜊中，為提高規(guī)劃的求鋸速度、降低規(guī)劃路徑長度，存在算法后期收斂速度降低和易陷入局部最優(yōu)解的缺點。為此在上述算法的基礎上，引入方向算子來提升覓食、聚群和追尾三種魚群行為的準確度和成功率，增加免疫記憶操作來提高算法的全局搜索能力并減少局部極值出現(xiàn)的概率。在兩種典型柵格地圖環(huán)境下的仿真結果表明，免疫一方向性人工魚群算法IDAFSA(Immune—DirectionalArti
2、ficialFishSwarmAlgorithm)算法與快速遺傳算法(FGA)[2]和常規(guī)人工魚群算法(AFSA)[6]相比，具有更好的結果穩(wěn)定性、更短的計算時間和更接近最優(yōu)路徑的可行解。關鍵詞：人工魚群算法；機器人路徑規(guī)劃；免疫算法中圖分類號：TP24文獻標識碼：BRobotPathPlanningMethodBasedonModifiedArtificialFishSwarmAlgorithmZHANGWen—hui，LINZi—an，LIUTong，ZHANGYan—hao(GuilinUniversityofElectronicTechnology，GuilinGuan
3、gxi541004，China)ABSTRACT：ForsolvingtheproblemssuchasthelongpathlengthandtheslowcalculationspeedinRobotpathplanning，weincreasedadirectionaloperatortoeverysinglefishduringtheprey，swarmandfollowbehavior．Atthesametime，weputtheimmunealgorithmintoArtificialFishSwarmAlgorithm(AFSA)，andimprovetheglo
4、balsearchabilityandenhancetheabilityavoidinglocalsolution．ThetwogridmapsimulationsshowthatcomparingIm—mune—DirectionalArtificialFishSwarmAlgorithm(IOAFSA)withtheFastGeneticAlgorithm(FGA)andordinaryAFSA，theimprovedAlgorithmhasbetterglobalsearchcapability．AndithasownadvantagessuchashighSuccess
5、rate，lessalgebraicconvergence，fastconvergencespeed，fantasticreal—timeperformance，stablealgorithm，and塒tIlthealgorithm．verygoodpathcanbeproducedwithinanacceptabletime．KEYWORDS：Artificialfishswarnlalgorithm；Robotpathplanning；Immunealgorithm1引言路徑規(guī)劃作為移動機器人導航關鍵技術之一受到廣泛重視。機器人路徑規(guī)劃是在一定環(huán)境下，滿足一定的優(yōu)化準則，如
6、工作代價最小、行走路線最短、行走時間最少或能量消耗最少等標準，在運動空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)、可以避開障礙物的最優(yōu)或者接近最優(yōu)的路徑?。傳統(tǒng)優(yōu)化方法，如人工勢場法、可視圖法和柵格法等，在機器人路徑基金項目：廣西教育廳科研項目(201403YB021)；廣西高校圖形圖像智能處理重點實驗室(GIIP201407)；廣西研究生教育創(chuàng)新項目(2014105950812M25)收稿日期：2016一01—30----——374---——規(guī)劃這類復雜非線性優(yōu)化問題中缺乏足夠的魯棒性。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡算法、遺傳算法、粒子群算法和人工魚群算法等智能仿生路徑規(guī)劃算法得
7、到應用，已取得一系列研究成果，形成一系列典型規(guī)劃算法。J．Lee【2J引入遺傳算法，在自然選擇過程中采用兩種評估函數(shù)，得到了一種簡單環(huán)境下的快速遺傳算法(FastGeneticAlgorithm，F(xiàn)GA)。實驗表明該算法能滿足實時性的要求，但是路徑長度偏長。莫宏偉口。在粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarmOpti—mization，PSO)基礎上，引入生物地理中遷移算子之間的信息共享解決方案，將仿生優(yōu)化(Biogeography—basedOptimiza—tion，BBO)思想與之結
