计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2013年
12期
2543-2553
,共11页
冯翔%马美怡%施尹%虞慧群
馮翔%馬美怡%施尹%虞慧群
풍상%마미이%시윤%우혜군
机器人路径规划%社会群体搜索算法%社会行为%遗传算法%粒子群优化
機器人路徑規劃%社會群體搜索算法%社會行為%遺傳算法%粒子群優化
궤기인로경규화%사회군체수색산법%사회행위%유전산법%입자군우화
robot path planning%social group search algorithm%social behavior%genetic algorithm%particle swarm optimizer
机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(socialgroup search algorithm,SGSO).社会群体搜索算法对群体的分类及信息反馈机制——领导-追随机制的制定,降低了早熟的概率,交叉变异和淘汰机制的引入增加了搜索范围,减少了陷入局部最优的可能.同时,对提出的社会群体搜索算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性;将社会群体搜索算法应用于机器人路径规划进行仿真,从实验中验证了算法的有效性,并与遗传算法和粒子群算法比较,进一步证明了社会群体搜索算法在机器人路径规划问题中的有效性和高效性.
機器人學是現在及未來科技髮展的重點,路徑規劃是機器人學中的一箇重要課題.生物界一些群居動物有嚴格的等級製度和職責分工,受社會群居動物行為啟髮,提齣社會群體搜索算法(socialgroup search algorithm,SGSO).社會群體搜索算法對群體的分類及信息反饋機製——領導-追隨機製的製定,降低瞭早熟的概率,交扠變異和淘汰機製的引入增加瞭搜索範圍,減少瞭陷入跼部最優的可能.同時,對提齣的社會群體搜索算法進行瞭分析,從理論上證明瞭算法的收斂性;將社會群體搜索算法應用于機器人路徑規劃進行倣真,從實驗中驗證瞭算法的有效性,併與遺傳算法和粒子群算法比較,進一步證明瞭社會群體搜索算法在機器人路徑規劃問題中的有效性和高效性.
궤기인학시현재급미래과기발전적중점,로경규화시궤기인학중적일개중요과제.생물계일사군거동물유엄격적등급제도화직책분공,수사회군거동물행위계발,제출사회군체수색산법(socialgroup search algorithm,SGSO).사회군체수색산법대군체적분류급신식반궤궤제——령도-추수궤제적제정,강저료조숙적개솔,교차변이화도태궤제적인입증가료수색범위,감소료함입국부최우적가능.동시,대제출적사회군체수색산법진행료분석,종이론상증명료산법적수렴성;장사회군체수색산법응용우궤기인로경규화진행방진,종실험중험증료산법적유효성,병여유전산법화입자군산법비교,진일보증명료사회군체수색산법재궤기인로경규화문제중적유효성화고효성.
