人工蜂群算法的改進及其在機器人路徑規劃中的應用研究

發布時間:2020-12-15 07:45
  近年來,隨著網購行業的迅猛發展以及智慧物流的應用,移動機器人行業隨之發展。據不完全統計,截至2018年國內生產移動機器人的企業超過120萬家。機器人在各個鄰域的廣泛應用,機器人的路徑規劃問題也成為國內外學者關注的熱點。在如今的互聯網大環境下,機器智能、群體智能等相互輔助,形成了多方融合的群智空間。目前,基于群體智能的機器人路徑規劃問題仍然存在著受環境模型及準確度影響較大、規避障礙物等難題。人工蜂群算法是近些年群體智能領域發展起來的模仿蜜蜂采蜜行為的一種優化算法,一是操作簡單、易于實現,二是控制參數少,三是有良好的搜索特性,人工蜂群算法在實際應用中展示了其高效性和實用性。本文首先研究了人工蜂群算法在國內外的發展現狀,分析了人工蜂群算法的思想和原理,總結了不足及可能發展的方向;其次,結合聚類算法思想及在鄰域搜索時的動態步長,本文提出了基于K-MEANS算法和鄰域動態搜索的改進人工蜂群算法(KD-ABC),并通過實驗仿真驗證了 KD-ABC算法的有效性;最后將改進的人工蜂群算法KD-ABC應用到機器人路徑規劃研究中,通過對物理空間進行環境建模,本文利用KD-ABC算法規劃出最優路徑,一定程度... 

【文章來源】:中央民族大學北京市 211工程院校 985工程院校

【文章頁數】:58 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

人工蜂群算法的改進及其在機器人路徑規劃中的應用研究


圖2-丨蜜蜂采蜜行為示意圖??圖(2-1)中,蜂箱中的搖擺舞區是蜜蜂進行信息分享的重要場地,引領蜂在此通過搖擺??舞分享蜜源等信息,其中搖擺舞的時間長短代表了蜜源的收益率大小

模型圖,蜂群,蜜源,群體


蜜源。??/■?"??????.?廣? ̄r1r,r'r?'?-?-?\?-------T--?n-r?-?'---)??飯原?ftwegw?未_傭的黯??V???,,,?.?,?.,?V?V?,?,?|.......?J?V??乂:.二…Jrr?)??K?mimm?y??r7=?-?^?^??鐘勿源招題蜂放隸飾源??V?■>?????K?行為模座?^??圖2-2蜂群群體智慧的最小搜索模型??圖(2-2)是蜂群群體智慧的抽象出來的搜索模型,主要有組成要素和行為模型兩大類。??其中組成要素包含三種:食物源、被雇傭的蜜蜂和未被雇傭的蜜蜂,行為模型有兩種:為??食物源招募蜜蜂、放棄食物源。??初始時刻,種群由引領蜂和跟隨蜂組成,數量相同,均占蜂群數量的一半。其中,引??領蜂的數量與蜜源數量相同。公式(2-1)是初始化蜜源位置。???=o_(dn)?(2?”??式中r是區間[0,?1]上的隨機數,x:T和;cT1是區域空間內第d維上的下邊界和上邊界。??引領蜂飛出蜂巢,在對應食物源周圍進行鄰域搜索,搜索前后比較食物源的適應度值,??利用貪婪算法選擇較優的一個;回到蜂巢后,引領蜂將蜜源信息傳遞給跟隨蜂,跟隨蜂根??據引領蜂的蜜源信息,選擇優秀的蜜源進行跟隨。??跟隨蜂選擇哪個引領蜂進行跟隨與引領蜂所對應的蜜源量相關,即選擇跟隨的概率與??蜜源的適應度值成正比。蜜源越豐富,跟隨蜂選擇跟隨的概率越大。隨后跟隨蜂在此在蜜??源附近進行再次進行鄰域搜索和貪婪選擇。??設力/批,是優化問題的目標函數,若優化

流程圖,原始人,工蜂,蜜源


3、while(cycle?<?Maximum)!??3.1?n?Employed?Bees?Phase;??//引領蜂(Employed?Bees)出發去蜜源,計算現存蜜源的濃度值??3.2^?Onlooker?Bees?Phase;??//跟隨者(Onlooker?Bees)貪婪算法選擇蜜源,鄰域搜索??3.3、Scout?Bees?Phase;??//拋棄某些蜜源,偵查蜂(Scout?bees)出發,鄰域搜索,尋找可能的新蜜源??3.4、Memorize?the?best?solution;??//記錄最優蜜源??}??4、輸出最優解。??C^)????I????初始化參數及蜜源位罝??引領蝰階段 ̄ ̄1^???跟隨蝰階段I?N??一?+?乂??偵查蝰階段??記錄最優解??t?'??Y???X???輸出最優解??(結束)??圖2-3原始人工蜂群算法流程圖??第二節聚類算法??聚類算法[43]又稱為群分析方法,是一種數據挖掘鄰域的統計分析方法,主要針對于分??9??


本文編號:2917924

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