群體智能算法的評估與分析.pdf

1、群體智能被廣泛的應(yīng)用于多機(jī)器人系統(tǒng)及無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，是近些年國內(nèi)外的研究熱點之一。面對種類繁多,描述多樣，性能不一的群體智能算法，如果能夠有效的評估檢驗群體智能算法的性能并提出改進(jìn)優(yōu)化的方向，對于群體智能算法的研究將具有很重要的意義。
　　群體智能算法重點關(guān)注如何平衡多機(jī)器人系統(tǒng)中的兩大基本沖突：感知能力和能量消耗之間的沖突。智能群體中的每個個體都被認(rèn)為是簡單的，同步的及同構(gòu)的。簡單指的是每個機(jī)器人的能力是有限的，同步指的是所有的

2、機(jī)器人的行為是并發(fā)的，同構(gòu)指的是每個機(jī)器人的結(jié)構(gòu)和功能是基本一致的。
　　盡管個體簡單，群體智能應(yīng)用下的多機(jī)器人系統(tǒng)卻可以完成復(fù)雜的協(xié)同工作。國內(nèi)外對群體智能算法做過很多研究，但是絕大多數(shù)往往關(guān)注如何設(shè)計一個優(yōu)秀的群體智能算法上，很少有人嘗試設(shè)計一種有效的方案來驗證群體智能算法的性能并優(yōu)化其算法。
　　群體智能算法的性能評估與傳統(tǒng)算法的評估相比有很大不同，也使得其方法和側(cè)重點有很多不一樣的地方。相對于傳統(tǒng)算法的評估，群體智能

3、算法的性能評估難點體現(xiàn)在如下幾個方面：多目標(biāo)運動數(shù)據(jù)的采集，大規(guī)模粒子系統(tǒng)的建模，算法描述多樣性的統(tǒng)一度量，粒子間交互的描述，能耗和感知能力的綜合評估等。
　　本研究創(chuàng)新性的采用了攝像頭來采集多目標(biāo)運動數(shù)據(jù)，設(shè)計了一種改進(jìn)的多目標(biāo)跟蹤算法來記錄場景中運動著的多機(jī)器人系統(tǒng)的軌跡。隨后將采集到的數(shù)據(jù)送到后臺進(jìn)行分析，以最優(yōu)化理論為基礎(chǔ)，設(shè)計了一種適用于智能群體的評估方法，給出當(dāng)前系統(tǒng)的性能衡量。同時，引入了熱力學(xué)和量子力學(xué)中的主方程對