基于改进粒子群算法的水下机器人路径规划研究

针对水下机器人在路径规划中遇到的约束条件复杂、寻优算法性能不稳定、路径不平滑等问题,文章提出了一种基于改进粒子群算法的水下机器人路径规划方法。首先,基于函数模拟法构建水下地形及障碍物环境;其次,在优化目标设计方面,从减少能耗的角度出发,文章在传统路径长度最短的基础上,又增加了对水下机器人姿态角度变化以及转向节点位置分布均匀性的优化,以进一步适应实际情况;然后,分析了粒子群算法中惯性权重对算法性能的影响,引入了改进措施,以提高算法的寻优性能;最后,将计算出的初始路径采用B样条曲线进行平滑处理,得到最终的机器人运动规划轨迹。仿真实验结果表明,文章所提路径寻优方法相较于传统蚁群算法和粒子群算法,综合能耗分别降低了56.6%和19.3%,在求解能力和收敛性上也表现出了更优的性能。     

求解无人机航迹规划问题的精英引领自适应樽海鞘群算法

针对目前无人机航迹规划成本高、精度差和稳定性不足等问题,提出一种精英引领自适应樽海鞘群算法。首先,分别引入精英质心对立学习和精英引导惯性权重机制对樽海鞘领导者和跟随者更新方式进行改进,提升樽海鞘群算法的全局搜索能力和收敛速度,并设计种群个体角色自适应调整机制均衡算法的全局搜索和局部开发;然后建立无人机二维航迹空间模型和航迹成本模型,将航迹规划转换为多维函数优化问题,并利用精英引领自适应樽海鞘群算法求解无人机航迹规划问题,以综合考虑威胁成本和燃料成本的航迹目标函数评估个体位置适应度,对航迹规划最优方案迭代求解。在两个不同复杂性的威胁场景下进行的仿真实验结果表明,与人工势场(APF)、樽海鞘群算法(SSA)、人工蜂群算法(ABA)和改进樽海鞘群算法(ISSA)相比,所提算法的最优航迹平均成本分别可以降低78.68%、61.77%、42.76%和19.36%,验证了所提算法的有效性。     

改进的樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法.对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性.仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法,说明改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度.     

基于疯狂自适应的樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于疯狂自适应的樽海鞘群算法.引入Tent混沌序列生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在食物源位置上引入疯狂算子,增强种群的多样性;在追随者位置更新公式中引入自适应惯性权重,使算法的全局搜索和局部搜索能力得到更好的平衡.使用统计分析、收敛速度分析、Wilcoxon检验、经典基准函数和CEC2014函数的标准差评估改进樽海鞘群算法的效率.结果表明,改进算法具有更好的全局搜索能力和求解鲁棒性,同时,寻优精度和收敛速度也比原来算法有所增强,尤其在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好的性能.     

一种改进PSO的室内机器人路径规划方法

针对室内空间局限性造成的移动机器人路径规划难度提升问题,文章分析了机器人室内移动中转弯、启停等运动特征,为获得最优规划路径引入了粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),同时为改善经典算法中收敛度低,易早熟等问题,首先使用收敛因子、线性递减、非线性凹函数、随机分布方式等对PSO惯性权重的选取进行了讨论,并结合三次样条插值方法、选取罚函数作为适应度函数等对PSO进行了算法改进,最后,以实验室作为室内环境背景进行了仿真实验,并与经典的PSO路径规划方法进行了对比,实验结果表明,文章中改进的PSO路径规划方法精度高于经典PSO方法5%,平均寻优时间比经典PSO的少5s左右,能够有效的提高规划路径的平滑度,对于室内环境中机器人路径规划具有良好的实时性和有效性。     

基于改进粒子群算法的机器人路径规划方法

提出一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.将路径规划看作一个带约束的优化问题,约束条件为路径不能经过障碍物,优化目标为整个路径的长度最短.机器人工作空间中的障碍物描述为多边型,对障碍物的顶点进行编号.利用粒子群算法进行路径规划,每一个粒子定义为一个由零或障碍物顶点编号组成的集合,在粒子的迭代过程中考虑约束条件,惯性权重随迭代次数动态改变,使算法既有全局搜索能力也有较强的局部搜索能力.仿真结果表明该方法的正确性和有效性.     

改进樽海鞘群算法求解柔性作业车间调度问题

针对以最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题,在标准樽海鞘群算法(salp swarm slgorithm, SSA)的基础上,提出一种改进的樽海鞘群算法。采用基于工序和基于设备的二维向量进行编码,并考虑设备负载进行种群初始化。基于Lévy飞行对领导者位置更新方式进行离散化改进;在追随者位置更新公式中引入自适应惯性权重,使算法的全局搜索和局部搜索能力得到更好的平衡。为提高搜索效率,设计了交叉算子和基于关键路径的变异算子来保证种群的多样性,同时引入模拟退火(simulated annealing,SA)策略,改善算法的局部搜索能力。通过采用标准算例进行对比计算,结果验证了所提算法的有效性。     

基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法

针对标准樽海鞘群算法收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法(AIWSSA).首先,在追随者位置更新公式中引入惯性权重因子评价个体之间的影响程度;然后,结合种群成功率与非线性递减函数对惯性权重因子进行自适应调整,使算法的全局和局部搜索能力得到更好地平衡;最后,为防止算法陷入局部最优,引入差分变异思想对非最优个体进行变异.对12个基准测试函数进行求解,实验结果表明:AIWSSA具有较高的收敛精度、收敛速度和鲁棒性; Wilcoxon统计检验结果表明:与标准樽海鞘群算法、改进的樽海鞘群算法、其他群体智能算法相比, AIWSSA表现出较好的性能.通过将其应用于两种带约束的工程设计问题,验证了AIWSSA的有效性.     

基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划

针对在复杂地形中标准的粒子群算法用于矿井搜救机器人路径规划存在迭代速度慢和求解精度低的问题,提出了一种基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划方法。首先将障碍物膨胀化处理为规则化多边形,以此建立环境模型,再以改进双粒子群算法作为路径寻优算法,当传感器检测到搜救机器人正前方一定距离内有障碍物时,开始运行双改进粒子群算法:改进学习因子的粒子群算法(CPSO)粒子步长大,适用于相对开阔地带寻找路径,而添加动态速度权重的粒子群算法(PPSO)粒子步长小,擅长在障碍物形状复杂多变地带寻找路径;然后评估2种粒子群算法得到的路径是否符合避障条件,若均符合避障条件,则选取最短路径作为最终路径;最后得到矿井搜救机器人在整个路况模型中的最优行驶路径。仿真结果表明,通过改进学习因子和添加动态速度权重提高了粒子群算法的收敛速度,降低了最优解波动幅度,改进的双粒子群算法能够与路径规划模型有效结合,在复杂路段能够寻找到最优路径,提高了路径规划成功率,缩短了路径长度。     

一种多策略驱动的改进樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)求解精度不足、容易早熟收敛的缺点,提出了一种多策略协同作用的改进樽海鞘群算法(MSSSA).在领导者位置更新公式中引入指数衰减因子,改善算法的全局收敛速度;在跟随者位置更新公式中引入随机惯性权重算子,以协调并增强算法的局部开采和全局勘探能力;通过加权方...     

改进萤火虫算法求解多机器人路径规划

为解决多机器人在静态环境中的路径规划问题,以路径长度为优化目标模型,并针对此模型设计了多机器人萤火虫算法(MR-FA)。首先,考虑到路径安全性对环境中的障碍物采取扩张操作,设计初始化规则以提高生成初始种群的效率;其次,根据算法的连续性原理及特点,设计个体等长策略将维度不一致的个体转变为等维度个体以便于萤火虫的移动更新,并对移动更新后的不可行解采取路径修正策略;然后对规划出的每个机器人的移动路径进行碰撞检测,同时针对机器人不同的碰撞情况设计相应的避碰策略,即暂停—回退策略(PFS)、局部路径重规划策略(LPRS);最后,为验证MR-FA的有效性,在三组环境中进行仿真实验并与其他三种算法进行对比,综合得出MR-FA在解决多机器人路径规划时更有优势。     

基于适应度值优劣粒子群算法的无人机路径规划

粒子群优化算法(PSO)是一种典型的基于群体合作的搜索算法,针对传统粒子群优化算法在求解无人机路径规划问题时存在陷入局部最优和容易早熟收敛等问题,提出基于适应度值优劣粒子群算法的路径规划方法。改进的粒子群算法将避障和路径长度作为约束条件来建立目标函数,通过将整个种群中的粒子按照适应度值划分为两个部分,并且分别设计了划分后的两个部分的惯性权重,以此来提高算法的多样性和收敛性,从而进一步提高粒子群算法的寻优能力。通过仿真实验表明：与原粒子群算法相比,根据适应度值来调整算法惯性权重能够有效提高粒子群算法的多样性和收敛性。     

基于四阶贝塞尔曲线和改进狮群优化算法求解路径规划问题

首先,针对基础狮群算法中存在搜索效率低、多样性不足等问题,提出使用Sin混沌种群初始化操作提高算法初始解的质量,并引入调节因子,提高算法的多样性。其次,针对路径规划的问题,引入方向约束性函数,增加算法的搜索精度和收敛速度,同时提出双种群的狮群结构,通过差异化种群的相互协作提高算法的搜索能力,并运用四阶贝塞尔曲线,进行路径平滑处理。最后,经测试实验仿真,论证了改进狮群算法,相比基础狮群算法、灰狼算法、粒子群算法和遗传算法,在性能上有着显著提高。路径规划实验中,改进狮群算法规划出的路径较对比算法平均减少了5.67%,相比改进前的算法,运行时间减少了8.82%。     

基于改进粒子群的双层规划求解算法

提出一种采用粒子群优化算法求解双层规划模型的算法。首先对粒子群优化算法作了改进,然后用改进后的算法求解双层规划模型,通过两个粒子群优化算法之间的协同迭代,同步优化双层规划的上下层,最终求得双层规划模型的最优解。此算法将求解一般双层规划问题转化为通过两个粒子群优化算法的交互迭代来求解上下两层规划问题。通过对几种典型函数的测试,验证了此算法的有效性。     

基于混沌映射的自适应樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于混沌映射的自适应樽海鞘群算法。在种群初始化阶段引入混沌映射来增强种群的多样性,提高算法的收敛速度;改进领导者的更新方式,同时加入自适应权重,提高算法的探索和开发能力;改进追随者的位置更新方式,减少追随者的盲目性。通过对10个测试函数进行仿真实验,并与其他优化算法进行比较,实验结果表明,在不改变原有时间复杂度的前提下,提出的算法在收敛速度和寻优精度上有较大的提升,具有更好的优化性能。     

基于改进粒子群算法的三维路径规划

针对粒子群算法解决建造项目中的无人机三维路径规划问题时,易陷入局部最优问题,提出了一种混合惯性牵引力的粒子群优化算法。通过在初始阶段起始点与目标点位置关系,引入自适应初始化机制,对粒子群的初始种群进行优化;采用线性递减的惯性权重方式,加强算法前期的全局搜索与后期的局部搜索性能;借助万有引力思想在速度更新中引入加速度,加强搜索的性能。采用有无自适应初始化机制的改进算法进行对比试验,结果验证了该机制更有利于提高算法的求解质量;通过IPSO算法、IHPSO算法与改进算法进行仿真实验,结果表明改进算法所的求解质量上更好,稳定性相对于IPSO较好69.75%,相对于IHPSO较好17.41%。     

多策略融合的改进樽海鞘群算法

为解决传统樽海鞘群算法(SSA)收敛精度低、难以跳出局部最优等问题,提出了一种多策略融合的改进樽海鞘群算法(ISSA)。首先,提出了一种新的融合中垂线算法收敛策略的追随者位置更新方法,以解决传统SSA追随者位置更新方法的不足;为提升SSA跳出局部最优的能力,提出一种基于中垂线算法收敛策略的自扰动策略。其次,通过分析传统SSA领导者位置更新策略存在的不足,提出了一种新的领导者位置更新策略,并针对SSA的固定种群顺序,提出了以适应度为指标重构樽海鞘群体排列顺序的方法以提升算法性能。最后以仿真实验对ISSA的性能进行了验证,结果表明ISSA解决了SSA收敛精度低和难以跳出局部最优的问题,提升了SSA的收敛速度和稳定性。通过与其他改进SSA的对比实验,证明了ISSA的优越性。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

本文主要结合蚁群算法对机器人路径规划进行了系统的研究。针对蚂蚁在搜索路径过程中落入障碍物陷阱而造成算法停滞的现象,提出了蚂蚁系统回退策略。为了检验改进型算法的性能,基于MATLAB软件设计了仿真程序。仿真结果表明：对基本蚁群算法的改进,提高了算法的有效性和鲁棒性,增强了蚁群算法在机器人路径规划中的适应能力。