基于粒子群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的仿真機(jī)器魚(yú)策略.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著機(jī)器人科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域正在不斷地?cái)U(kuò)大,陸地型機(jī)器人開(kāi)始不能滿足人類改善生活條件、探索自然環(huán)境的需要。因此,許多國(guó)家先后建立起專門(mén)的研究機(jī)構(gòu),用來(lái)進(jìn)行水下機(jī)器人的研究。同時(shí),各種機(jī)器人競(jìng)賽也在不同程度上推動(dòng)了水下機(jī)器人的發(fā)展。本文就是以仿真機(jī)器魚(yú)的水球比賽作為研究背景,針對(duì)“搶球博弈”比賽項(xiàng)目進(jìn)行了深入的研究,并依據(jù)比賽場(chǎng)地的制約,以及仿真機(jī)器魚(yú)自身的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn),提出了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的動(dòng)作決策算法、基于區(qū)域劃分的單體運(yùn)輸

2、法,根據(jù)機(jī)器魚(yú)與目標(biāo)水球所處區(qū)域采用不同的控制策略,并將該算法成功地應(yīng)用于仿真機(jī)器人的水球比賽上,獲得良好的效果。
  極限學(xué)習(xí)機(jī)也是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,不同于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該算法只要求激活函數(shù)是無(wú)窮階可微的,而隱含層偏置與輸入權(quán)重可以隨機(jī)給定,不需要進(jìn)行迭代調(diào)整,通過(guò)一次計(jì)算就可以得到網(wǎng)絡(luò)的輸出權(quán)重。因此,該算法具備訓(xùn)練速度快、泛化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。然而,由于每次初始化網(wǎng)絡(luò)時(shí)都是隨機(jī)的,導(dǎo)致訓(xùn)練終止時(shí)的誤差也不完全相同,進(jìn)而訓(xùn)練后的

3、權(quán)值和閾值也不完全相同,因此每次訓(xùn)練后的結(jié)果也略有不同。針對(duì)解決網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題,本文提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的極限學(xué)習(xí)機(jī),利用了粒子群優(yōu)化算法來(lái)選擇極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),從而獲得極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入層權(quán)值和隱含層偏差,并利用廣義逆計(jì)算得到輸出權(quán)值,有效提高了算法的穩(wěn)定性和魯棒性。
  論文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:
  (1)簡(jiǎn)要地描述了多機(jī)器人編隊(duì)控制和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀,說(shuō)明了本文的選題意義和研究的主要內(nèi)容,詳細(xì)介

4、紹了比賽所用的機(jī)器魚(yú)的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)、參數(shù)以及機(jī)器人水球比賽平臺(tái)。
 ?。?)針對(duì)“搶球博弈”比賽項(xiàng)目對(duì)抗性強(qiáng)、控制難度高,需要考慮多機(jī)器魚(yú)之間的協(xié)作,以及環(huán)境復(fù)雜多變等特點(diǎn),為了優(yōu)化控制策略,本文提出了機(jī)器魚(yú)的分工,并對(duì)場(chǎng)地進(jìn)行區(qū)域劃分,然后依據(jù)比賽的時(shí)間進(jìn)行階段劃分。最后綜合三個(gè)因素的作用,設(shè)計(jì)了多機(jī)器魚(yú)搶球博弈的有效策略,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了該策略的效率和穩(wěn)定性。
  (3)在比賽中,為了確保水球運(yùn)輸?shù)母咝院蜏?zhǔn)確性,機(jī)器魚(yú)需要

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