基于群機(jī)器人特征的改進(jìn)微粒群算法研究.pdf

1、微粒群算法是一種模擬鳥類群體行為的隨機(jī)型優(yōu)化方法，由于其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、收斂速度快和其本身容易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，因此在短短幾年時(shí)間內(nèi)，便獲得了很大的發(fā)展，并在一些領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。群機(jī)器人是能力有限的許多個(gè)體機(jī)器人通過(guò)交互、協(xié)調(diào)和控制涌現(xiàn)出具有群體智能特點(diǎn)的機(jī)器人系統(tǒng)。微粒群算法與群機(jī)器人搜索都是智能體搜索的實(shí)例，二者之間存在著一定的映射關(guān)系，群機(jī)器人與微粒群之間的聯(lián)系就是：具體與抽象、現(xiàn)實(shí)與模型的聯(lián)系。因此可以利用微粒群對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的群機(jī)器人進(jìn)

2、行建模與仿真，這方面的研究已有成果報(bào)道；同理，也可以利用群機(jī)器人特征去改進(jìn)微粒群算法，這方面的研究成果還比較少，因此有必要對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行進(jìn)一步的研究。 本文利用群機(jī)器人異步通信策略的特征，提出了異步模式微粒群算法APSO和異步隨機(jī)微粒群算法ASPSO。即在微粒的進(jìn)化過(guò)程中，采用異步通信模式，使得全局最好位置信息以異步方式在種群中傳播。仿真結(jié)果表明：與同步模式的標(biāo)準(zhǔn)PSO算法相比，改進(jìn)后的算法具有更強(qiáng)的局部搜索能力和更快的收斂速度。

3、通過(guò)理論分析證明了異步通信模式的有效性?；谌簷C(jī)器人之間互相避碰的特點(diǎn)解決微粒群算法存在的過(guò)早收斂問(wèn)題，給出了一個(gè)更簡(jiǎn)單有效的種群多樣性度量函數(shù)，同時(shí)提出了微粒自身最好飛行方向的概念，從而實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)的吸引排斥微粒群算法MARPSO。仿真結(jié)果表明：與標(biāo)準(zhǔn)微粒群算法BPSO和ARSPO相比，該算法能夠有效地提高種群多樣性，并且具有較高的收斂速度和較強(qiáng)的全局搜索能力。文中通過(guò)理論分析驗(yàn)證了算法的有效性。將機(jī)器人運(yùn)動(dòng)慣性的特征運(yùn)用于微粒群算