兵工自动化
兵工自動化
병공자동화
ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION
2011年
12期
83-86,90
,共5页
仿真机器鱼%蚁群算法%动作决策%分支界限%动态规划
倣真機器魚%蟻群算法%動作決策%分支界限%動態規劃
방진궤기어%의군산법%동작결책%분지계한%동태규화
针对仿真机器鱼非对抗赛和对抗赛情况,为使求解结果在既不依赖初始路线的选择,也不需要外界的特定干预的情况下,实现鱼快速、准确的调整,分别提出2种基于蚁群算法的动作决策策略.基于蚁群算法的分支界限法,判断机器鱼关键物理量所在分支,自主确定当前时刻的鱼的速度和角速度档位的最优组合；而基于蚁群算法的动态规划法,在每个周期内,根据机器鱼反馈回来的动态变量及时进行自主调整.以上2种方法经2D仿真平台验证结果表明:机器鱼可根据该策略调整路径,实现速度和方向的组合优化,以最短的时间和距离找到目标点.这说明基于蚁群算法的2种动作决策策略具有很强的适应能力,满足仿真机器鱼对于动作决策的要求.
針對倣真機器魚非對抗賽和對抗賽情況,為使求解結果在既不依賴初始路線的選擇,也不需要外界的特定榦預的情況下,實現魚快速、準確的調整,分彆提齣2種基于蟻群算法的動作決策策略.基于蟻群算法的分支界限法,判斷機器魚關鍵物理量所在分支,自主確定噹前時刻的魚的速度和角速度檔位的最優組閤；而基于蟻群算法的動態規劃法,在每箇週期內,根據機器魚反饋迴來的動態變量及時進行自主調整.以上2種方法經2D倣真平檯驗證結果錶明:機器魚可根據該策略調整路徑,實現速度和方嚮的組閤優化,以最短的時間和距離找到目標點.這說明基于蟻群算法的2種動作決策策略具有很彊的適應能力,滿足倣真機器魚對于動作決策的要求.
침대방진궤기어비대항새화대항새정황,위사구해결과재기불의뢰초시로선적선택,야불수요외계적특정간예적정황하,실현어쾌속、준학적조정,분별제출2충기우의군산법적동작결책책략.기우의군산법적분지계한법,판단궤기어관건물리량소재분지,자주학정당전시각적어적속도화각속도당위적최우조합；이기우의군산법적동태규화법,재매개주기내,근거궤기어반궤회래적동태변량급시진행자주조정.이상2충방법경2D방진평태험증결과표명:궤기어가근거해책략조정로경,실현속도화방향적조합우화,이최단적시간화거리조도목표점.저설명기우의군산법적2충동작결책책략구유흔강적괄응능력,만족방진궤기어대우동작결책적요구.
