混沌蟻群算法在多機器人任務規(guī)劃中的應用研究.pdf

1、多機器人系統(tǒng)中,任務規(guī)劃對改善移動機器人的導航性能,減少機器人在移動過程中出現(xiàn)的不確定性有著至關重要的作用。在諸如星球探測,智能交通,電子裝配等應用領域,機器人是一種高度受限的資源,其導航性能直接影響各應用系統(tǒng)的效率。
　　 蟻群算法是依據(jù)螞蟻群在搜索食物源的過程中所體現(xiàn)出來的尋優(yōu)能力而提出來的一種新型的啟發(fā)式、分布式協(xié)作尋優(yōu)仿生算法。其特點是算法結(jié)構(gòu)簡單,具有較強的魯棒性和發(fā)現(xiàn)較好解的能力。蟻群算法已廣泛應用于旅行商問題等領域

2、。
　　 本論文針對多機器人任務規(guī)劃問題,研究了同時防止早熟和提高算法收斂速度的若干算法,從理論或應用的角度分析了所述方法的有效性,主要創(chuàng)新包括:
　　 1.在混沌蟻群算法的基礎上進行了改進,采用的改進策略有:回程優(yōu)化策略、精英策略和去交叉策略。在改進的混沌蟻群算法的基礎上,針對多機器人任務規(guī)劃問題提出了正交混沌蟻群算法。該算法是基于傳統(tǒng)的解決多旅行商問題的思路,采用集中分配,分布式規(guī)劃方法,該算法分為兩個步驟:正交聚類

3、和混沌蟻群求解單機器人路徑規(guī)劃。該算法的特點在于正交聚類法的低時間復雜度。正交聚類法是解決任務分配問題的一種有效方法,它利用正交表進行分配,對任務分配方案作最優(yōu)設計。正交聚類法和混沌技術(shù)的引入,經(jīng)過較少的迭代次數(shù)就可以找到較優(yōu)解,對于求解中大規(guī)模任務規(guī)劃問題是十分有利的。
　　 2.針對動態(tài)環(huán)境中單機器人路徑規(guī)劃目標任務點可能動態(tài)添加或刪除的特點,利用彈性網(wǎng)絡的動態(tài)適應性提出了彈性適應混沌蟻群算法。針對動態(tài)多機器人任務規(guī)劃問題的