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群智能优化算法在机器人路径规划中的应用.doc
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群智能优化算法在机器人路径规划中的应用.doc
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目录
摘要 I
Abstract II
引言 1
1 绪论 4
1.1 选题的背景和选题的意义 4
1.2 应用领域 5
1.3 该选题在相应学科领域中的发展进程和研究方向 6
1.4 电子资源 6
1.5 主要工作 6
1.6 研究内容的创新点 7
2 群智能优化算法?粒子群优化算法 PSO 8
2.1 粒子群优化算法 PSO 的思想起源 8
2.2 算法原理 9
2.3 粒子群优化算法 PSO 的流程 11
2.3.1 基本粒子群算法流程图 13
2.4 基本粒子群算法 Matlab 主要代码及效果图 14
2.4.1 代码运行效果图: 15
2.5 特点与不足 16
2.6 粒子群算法的研究现状 17
3 机器人路径规划 18
3.1 路径规划的定义 18
3.2 机器人路径规划的思想起源 18
3.3 移动机器人路径规划的原理 20
3.3.1 基本原理 20
3.3.2 相关定义 21
3.3.3 机器人位置编码方法 21
3.3.4 初始种群的产生 22
3.4 路径规划的规划流程 23
3.5 路径规划所要达到的目的 23
3.6 路径规划的问题描述和建模 24
3.6.1 建立移动机器人移动的环境模型 24
3.6.2 建立环境模型的主要代码: 29
3.6.3 路径搜索方法 30
4 群智能优化算法之粒子群优化算法在机器人路径规划中的具体应用 31
4.1 问题描述与建模 31
4.2 算法步骤 32
4.3 算法流程图 34
4.4 粒子群算法与机器人路径规划的结合实现 35
4.4.1 优化算法的适应度函数的确定方式 35
4.4.2 参数的选择 35
4.4.3 粒子位置和速度更新策略 35
4.5 粒子群优化算法的改进 36
4.6 仿真效果图 38
5 结论 40
6 致谢 41
参考文献 42
附录 43
摘要
智能优化不仅是学术研究的重要方面也是工程计算中的重要问题之一。
其原理就是在达到必要的约束条件下,来寻求一组有效的参数值使得系统中的有
些性能指标达到最值(最小值或是最大值),这就是我们所说的优化思想。在我们
的生活中到处都遍及优化的思想,例如:经济、管理、工程、社会、科学研究等各
个方面,遍及人类生活的方方面面,那么它的重要性我们就众所周知了[5]。人们
把群居昆虫的集体行为称作“群智能”(“群体智能”、“群集智能”、“集群智能”
等),群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为研究焦点,其模拟社会性动物的
各种群体行为,利用群体中的个体之间的信息交互和合作来实现寻优的目的,它
与人工生命,特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的关系。其中最著名的
群智能优化算法有:蚁群算法和粒子群算法。本文介绍了群智能算法之粒子群算
法,粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法,群体中的每
一个微粒代表待解决问题的一个候选解, 算法通过粒子间信息素的交互作用发现
复杂搜索空间中的最优区域,它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点,倍
受科学与工程领域的广泛关注,已经成为发展最快的智能优化算法之一。路径规
划是自主机器人导航的一个重要问题。信息融合技术作为一门新兴的实践应用技
术,为各领域的信息处理以及决策支持提供了可靠的手段,也是实现机器人智能
化的关键技术之一。论文介绍了粒子群优化算法的基本原理,通过对粒子群算法
的改进、优化,采用 Matlab 语言对典型的机器人路径规划实例进行编程仿真。同
时本论文采取了栅格法对路径规划进行环境建模,将现实生活中的路径抽象成为
坐标图中的路径,这样做的目的有助于反复真软件的仿真以及观测者的观测。概
率搜索算法有很多种,而群集智能算法就是其中一种, 其约束条件不是集中控制
的,而且整个问题的求解结果不会受个别粒子的影响, 并且有很强的鲁棒性的优
点, 因此具有很显著的的优点尤其是在机器人全局路径规划中。通过仿真结果就
可以测得粒子群算法的有效性, 通过仿真的效果,我们发现它解决了机器人路径
规划中的很多不合理规划的问题,所以它可以成为机器人路径规划的一个较好的
方法。
关键词:群智能算法、粒子群算法、matlab、优化、启发式、搜索算法、栅
格法、环境建模、机器人路径规划。
Abstract
Intelligent optimization is not only an important aspect of
academic research in engineering calculations is one of the important
issues. Its principle is to achieve the necessary constraints, to seek
a set of valid parameter valuesso that system performance indicators to
achieve some of the best value minimum or imum, and this is what we call
the idea ofoptimization. In our lives everywhere throughout the
optimization ideas, such as: economics, management, engineering, social,
scientific research and other aspects, throughout all aspects of human
life, then it's important that we all know of [5]. People to the collective
behavior of social insects called "swarm intelligence" "swarm
intelligence", "swarm intelligence", "swarm intelligence" and so on,
swarm intelligence as an emerging computing technology evolution has
become a research focus, its analog social behavior of various groups of
animals, the use of groups in the information exchange between individuals
and collaboration to achieve optimization purposes, it is with artificial
life, especially the evolution strategy and genetic algorithm has a very
special relationship. The most famous of swarm intelligence optimization
algorithms: ant colony algorithm and particle swarm algorithm. This
article describes the swarm intelligence of particle swarm optimization
algorithm, particle swarm optimization is a new heuristic based global
search swarm intelligence algorithm, groups of each particle represents
a problem to be solved a candidate solution, the algorithm through
pheromone particles complex interactions find the optimum area search
space, which are easy to understand, easy to implement, global search
ability and other characteristics, much of the broad field of science and
engineering concern, has become the fastest growing intelligent
optimization algorithm. Autonomous robot navigation path planning is an
important issue. Information fusion technology as a practical application
of emerging technologies for information processing in various fields as
well as decision support provides a reliable means for achieving one of
the key technologies of intelligent robots. This paper introduces the
basic particle swarm optimization principle, through the particle swarm
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