基于遗传算法的机器人综合路径规划

为解决机器人路径规划问题,在极坐标系下利用遗传算法,依据多属性决策理论提出了新的综合适应度函数。采用基于该适应度函数的遗传算法可首次规划出满足路径、时间和耗能3个约束属性的最优路径。同时引入理想适应度函数,并基于引入的理想适应度函数,提出一种新的变异算子,该变异算子可保证个体变异的方向性,对优异的父代个体有较小变异、劣质个体有较大变异。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

一种改进的自适应差分进化算法

为了提高基本差分进化算法的寻优速度和寻优效能,提出了一种改进的自适应差分进化算法(ADE).在基本差分进化算法中引入了自适应变异算子,根据每个个体与最优个体适应度值的相互关系,自动地调节变异算子值,使之在进化初期较大,随着个体逐渐接近最优值,算子值逐渐变小,确保个体向最优值快速、稳定地逼近.在每一代变异、交叉和竞争之后,又增加了与随机新种群的竞争操作,使算法易于跳出局部最优点,以提高全局搜索能力.采用4个经典的测试函数对算法进行验证,结果显示:该算法的收敛速度与收敛精度在一定程度上优于基本差分进化算法,同时也优于基于代数进行自适应变异的差分进化算法.     

基于改进遗传算法的渔港规划问题研究

为解决渔港规划的选址问题,基于所有渔船和渔港总距离和最优构建该问题的数学模型,提出一种改进的遗传算法的求解方法。给出适用于该问题的基因和染色体的定义;设计适应度函数,并根据适应值均匀分布对初始种群进行优化,提高种群的多样性;给出个体相似性的定义,由相似度函数和种群方差决定个体的配对方式;在满足基因排他性的条件下,根据交叉和变异概率进行交叉和变异操作。实验表明,该算法可以有效、准确地求得大规模数据的渔港规划问题的全局最优解。     

多种群并行的自适应差分进化算法

为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引入与之匹配的变异算子,转换成一个多种群并行的优化问题,保证在加快算法收敛速度的同时有效跳出局部极值点...     

一类基于混合遗传算法的多目标优化方法

提出一类求多目标Pareto解的快速算法，该算法将个体各分目标的最大值作为适应度函数，采用混合遗传算法，通过求解种群适应度极小值的方法来获得Pareto边界不同方向上的最优解，并在种群进化过程中采用了一些加速收敛的改进方法，通过典型算例的仿真验证了其有效性．     

改进的优化算法用于移动机器人路径规划

针对当前机器人路径规划算法存在局部最优问题,提出了一种改进的移动机器人路径规划算法。该算法采用改进的人工势场算法产生初始化种群,改进的遗传算法引入了新的适应性函数和"翻转变异"算子、进行全局路径优化。适应性函数包括路径点的适应度和路径的适应度,提高了适应性函数的评价性能。"翻转变异"使障碍物路径变为自由路径,使移动机器人顺利绕过障碍物。克服了传统遗传算法的早熟收敛问题,提高了遗传算法的效率。实验结果表明该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

一种改进的进化回归神经网络系统

对基本进化回归神经网络系统作了改进．首先提出一种可切换的适应度评估函数,使得适应度函数能够始终保持对训练误差的敏感性,保证选择机制正确而有效地复制优良个体;然后针对均匀变异对个体变异力度不够的问题,引入一种变邻接长度的集中变异方式,提高系统维持种群多样性和发现优良个体的能力。结合个体适应度同种群平均适应度的关系,给出了变异步长自适应调整策略;最后利用个体之间的汉明距离,对最优个体保留策略进行了改进,限制最优个体在种群中的重复复制。仿真结果表明综合上述改进后的进化回归神经网络系统有更好的性能。     

一种改进的遗传算法在智能组卷上的应用

提出一种基于改进遗传算法的新算法.新算法从问题解的实数串集开始搜索,计算种群中个体的适应度,确定适应度函数,改进交叉算法和变异算子,实现最优解输出.实验表明,采用新算法组成的试卷能较好地满足试卷各项指标的要求,加速向最优解收敛,此算法也为解决多目标约束优化问题提供了新思路.     

基于改进量子头脑风暴算法的UAV三维航迹规划

针对复杂环境中的无人飞行器航迹规划问题，提出了一种基于改进量子头脑风暴优化(QBSO)算法的UAV三维航迹规划方法．在进化前期，两个种群独立进化，从而提升算法的全局搜索能力．在进化后期，对每个种群中的个体进行排序，每个种群中较优的(排名前50%)个体形成一个新种群，该新种群按照QBSO的进化机制继续进行进化，从而加快算法收敛速度．此外，为进一步提升算法的全局搜索能力，提出了一种改进的待变异个体产生方式．实验结果表明：与基本BSO、QBSO、改进BSO及全局最优BSO算法相比，改进QBSO算法在解决航迹规划问题上具有更高的全局搜索能力、收敛精度和更强的稳定性．     

基于改进模式提取变异算子的遗传算法

在经典遗传算法的基础上，提出了一种基于改进模式提取（Algorithm of pattern extraction,Alopex)，种群个体的连续进化方向作为当前代个体的变异方向，并利用自适应来调整变异步长，通过控制参数来控制变异方向的概率从而跳过局部最优值。对几种典型函数的测试结果表明，基于该变异算子的遗传算法能较好地避免收敛到局部最优，收敛性能优于经典遗传算法。     

基于椭圆建模和NLP算法的移动机器人路径规划研究

针对移动机器人在未知环境中探测和规避障碍物困难等问题,提出一种基于椭圆建模和自然语言处理(nataral language processing,NLP)算法的移动机器人路径规划方法。首先将激光采集的点信息进行分类和最小椭圆包围,建立障碍物的椭圆模型并估算出障碍物的速度。然后采用NLP算法,把移动机器人在未知环境中的路径规划问题,描述成了满足一组非线性约束和目标函数最小的非线性规划问题,从而实现复杂未知环境下机器人的路径规划。最后进行物理与仿真实验,验证了该方法的有效性。     

基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS (geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

动态环境下基于行为动力学的移动机器人路径规划

通过非线性微分方程描述的移动机器人各种行为模式的演变,模拟人类路径规划方式,应用行为动力学方法对动态环境下移动机器人路径规划问题进行了研究。首先,确定了路径规划的行为变量和行为模式,构建了机器人的航向角动力学模型与速度动力学模型,并分析了不稳定不动点,以及给出相应的解决方法;其次,为了得到更好的规划路径,采用竞争模型进行行为模式权值的自适应调节;最后的仿真结果表明模型是正确的,以及权值调节是有效的。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

一种基于遗传算法的机器人加工路径规划方法

针对传统机器人加工路径规划采用示教再现方法很难适应复杂变化任务的问题 ,提出了基于遗传算法的路径规划方法 ,研究了遗传算法中的编码方式、交叉算子和变异算子的改进方法 .仿真实验表明 ,采用遗传算法进行机器人加工路径规划是可行的和有效的 .     

室内移动机器人路径规划研究

路径规划是自主移动机器人的研究重点。针对传统的A*算法搜索出的路径存在途径危险区域,未考虑机器人外形尺寸、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*算法的路径规划方法。在新的栅格化环境地图中,通过改进的搜索策略进行路径搜索;并对路径点删减和优化,通过分段多项式曲线平滑路径。实验仿真结果表明,新方法生成的路径满足移动机器人的动力学和运动学特性,且更符合室内移动机器人的轨迹跟踪和运动控制,该方法简单有效。     

仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用

足球机器人比赛是一个动态时变非线性的环境,各运动对象难以建立精确的数学模型,仿人智能算法以人的思维方式、行为和直觉推理为基础,在足球机器人路径规划过程中避开了求解繁琐的对象模型时遇到的问题,显示出了其独特的优势。文中讲述了仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用方法,并通过实例仿真表明了算法的可行性和有效性。     

动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的仿真

动态环境中 ,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题 .提出了一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法 .该方法采用实数编码和有明确物理意义的适应度函数 ,可以加快实时的运算速度和提高运算精度 .同时 ,该方法充分挖掘了可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力 .计算机仿真表明 ,仿真该控制方法具有良好的动态路径规划能力