论文研究-基于改进蚁群算法的火星车三维路径规划 .pdf

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基于改进蚁群算法的火星车三维路径规划,赵静,魏世民,随着20世纪中后期航空航基于改进蚁群算法的火星探测器三维路径规划天观测和空间技术的快速发展,火星已经成为人类进入太空、探索�
山国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 乃 图2三维路径规划空间 Fig 2 3D path planning spacc 65 三维路径空间构建完成后,采用空间等分网格的方法将三维空间抽取出三维路径规划所 需的网格节点。首先将三维空间 ABCD-A'BC'D沿着边AB进行n等分,得到n+1个平 面Ii(i-1,2,,n);接着,对这n+1个平面i(i-1.2,,n)沿者边AD进行m等分, 最后沿边AA进行1等分 通过以上方式,整个规划空间 ABCD-ABCD'就离散化为一个三维点集合,集合中的任 意一点对应着两个坐标,即序号坐标a1(ij,k)i=0,1,2,,n;j=0,1,2,m;k=0,1,2,,1)和位置坐 标a2(x,y;,z1),其中,ik分别为当前点a沿边AA、边AD、边AA'的划分序号。蚁群算法 即在这些三维路径点上进行规划,最终得到连接出发点和目标点满足某项指标最优的三维路 径规划4 改进型蚁群算法 75 蚁群算法改进原理 蚁群算法虽然具有通用性髙、鲁棒性强、易于与其他算法结合等优点,但是还具有搜索 时间长、易于岀现所有蚂蚁搜索结果一致等缺点。对于蚁群算法的改进,需通过以下几方血 进行 (1)信息素更新方式 80 信息素的更新包括局部更新和全局更新S。局部信息素的更新主要为了增加蚂蚁搜索 路径,避免算法陷λ局部最优;全局信息素的更新,主要是增加一批蚂蚁一次迭代后最短路 径上各个节点的信息素,以此来记录最短路径轨迹,并为下批蚂蚁寻找路径提供参考间。但 与此同时信息素也随时间的推移逐渐挥发消失。单个蚂蚁对于最优路径的搜索意义不人,但 多只蚂蚁通过信息素相互协同能够找到较优路径。 85 (2)协调机制 蚂蚁在相互通信的冋时,需要按照一定的规则进行决策,这需要多只蚂蚁相互协调,最 终找到最优路径。当许许多多的蚂蚁协同上作吋,行为会变得异常复杂,选择的路径也会多 种多样,如何选择正确的路径,蚂蚁内部需要ˉ套完整的协调机制。但目前普遍使用启发函 数计算三维空间各点的选择概率,这使得搜索易于陷入局部最优或“死循环”。 3 国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 90 蚁群算法具体改进方法 基于上述结论,本文通过改变信息素更新的方式和搜索机制进行优化。 (1)仝局信息素更新策略的改进 按照最短路径更新全局信息素,其只体史新方法如下: ATu=(1-p)xtu×(t-1)+px△v式21 1若全局最优路径包括路径() 95 △ 式22 否则 式2-1中其中ρ为信息素挥发参数(信息素更新系数);式22中τu表示本次循环之后路径(, 上的信息素增量;Lbt表示到目前为止找出的全局最优路径。 (2)局部信息素更新策略的改进 τ;()=(1-)×G;(-1)+(×τ0式2-3 100 式2-3表示蚂蚁从节点i转移到节点j后,其经过的路径()上的信息素更新的方式。其中, τ为常数,表示算法初始化时路径上的信息素浓度;c为可调参数,信息素衰减系数。 (3)搜索策略的改进 蚂蚁在搜索过稈中,蚂蚁在一次搜索过稈中不能再次搜索走过的节点,这样保证了蚂蚁避免 陷入循环搜索,节约了大量的资源和时间 105 改进型蚁群算法 通过选择起始点和日标点,在创建的火星地形地貌模型中合理选取20km*20km的规划 空间,采用优化的蚁群算法在规划空间中进行火星探测作业,并最终以最优的路径到达日标 点。设定S(40,201,h(201,40))为起始点,E(201,180,h(180,201)为目标点。 基于改进蚁群算法的三维烙径搜索算法的流程图如图3所示: 三维环境建模 搜索开始 搜索节点 是否到达终点Y→信息素更新 得到最优 三维路径 Y—<算法是否结束 110 图3三维路径搜索算法流程图 Fig 33D path search algorithm flow chart 具体的算法流程如下: 1)选择起始点和目标点,建立火星环境三维规划空间,并合理建立三维坐标系,并将其离 l15 散成为离散点,并将信息素初始值存储在每个离散点因 2)初始化蚁群算法相关,包括蚂蚁个数、迭代次数、信息素衰减因子等 3)初始化蚂蚁,将蚂蚁放在起始点,所有蚂蚁一同搜索; 4)所有蚂蚁按照概率在节点间移动,并计算每次搜索过程移动的距离 4 国技论文在线 http://www.paper.edu.cn 5)为了增加蚂蚁搜索未经过点的概率,蚂蚁在经过某·节点时,这个点的信息素就减少; 120 当所有蚂蚁完成一次迭代后,选岀所有路径集合中路径最短的那条,并增加该路径上各个节 点的信息素值,以达到为下次迭代的蚂蚁提供信息素参考 6)统计成功到达目标点的蚂蚁行走路径,并求出最优路径; 7)输出最优路径 维地形路径规划软件仿真设计 125 MATLAB作为一种高级的矩阵语言,自产生之日就具有便利的可视化工具,为系统仿 真提供了极人的便利。本文基于 MATLAB采用改进的蚁群算法对火星三维地形进行路径规 划,并通过可视化工具进行效果展示。所求最优路径如图4所示,最佳个体适应度变化趋势 如图5所小 4003 00 200 140 100 130 图4最优路径轨迹 Fig. oPtimal path trajectory 山国利技论文在线 http://www.paperedu.cn 最住个体适应度变化趋势 3000 2800 2600 2400 2200 2000 1800 50 80 迭代次数 图5最佳个体适应度变化趋势 135 为了保证蚁群算法尽早收敛,节约搜索时间,并保证最优解,需要对蚁群算沄的关键参 数进行试验调试,参数设计规则参考如表1所示。 表1蚁群算法参数规则 Tab. 1Ant colony algorithm parameter rule 91 参数名称 参数说明 建议参数 蚂蚁数量 妈蚁数量过人时,会导致搜索过的路径上信息素变化趋于平 150-200 均,不利于找到最优路径;蚊数量过小时,易使未被搜索到 的路径信息素衰减至0,这样可能会出现“算法早熱”,没找到 全局最优路径。 迭代次数迭代次数过小时,可能导致算法还没收敛就已结束;过多的迭60~100 代则会导致资源和时间的浪费。 信息素衰减因子信息素衰减因子表示信息素的衰减的速度,其大小直接影响蚁 0.8-0.9 群算法的全局搜索能力和收敛速度 启发函数因子启发凼数因子过大时,虽然收敛速度会加快,但容易陷入算法 0.7~0.9 同部最优;过小时,容易陷入随机搜索,找不到最优解. 140 结论 为了验证基于改进蚁群算法的火星探测器三维路径规划的可行性,运用 MATLAB进行 仿真实验。结合火星地形地貌以及探测器在火星上运行时间长、探测次数多等特点,需 要探测器完成探测任务的同时,保证探测器的安全性、节省资源以及减少作业时间。在 国科技论文在线 http://www.paperedu.cn 145 20km*20km的规划空间中,离散出200*200*4000的三维离散点。蚂蚁每次沿x轴止方向最大 移动1个节点,沿y轴正反方向均可以最大移动3个节点。选取了180只蚂蚁,最终迭代 80次,通过 MATLAB40000多次的计算,并将最短路径有4700,缩减至1700。 通过 MATLAB仿真实验分析,对传统蚁群算法的缺点进行了改进,并给出了算法参数 设计的原则。基于改进的蚁群算法提高了算法的收敛速度,并比较成功的找到了最佳规划路 150 径,证明了改进蚁群算法的有效性:通过蚁群算法的参数调试,能实时根据实际火星地形进 行局部调整,使得路径逐渐最优,算法波动性小,证明∫优化旳蚁群算法的可靠性。优化的 蚁群算法可为火星探测器完成探测任务的冋时,也节约∫大量的资源和时间成本 参考文献 [1]新华.中国未来将实施四次重大深空探测任务[太空探索,2017(3)5-5 155 [2]林杨挺.探索火星环境和生命自然杂志,2016,38(1):1-7 [3]苏淼.蚁群算法的改进及其应用研究[D],2007 「4黄劲潮.一种基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法J.荆楚理工学院学报,2014(2):40-44. 「5Ⅰ吴隽.基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究卩].武汉理工大学,2009 [6]黄玲,胡蔚罻.基于改进蚁群算法的果蔬釆摘机器人三维路径规划[J.农机化研究,2016(9 160 「η李成兵,郭瑞雪,李敏.改进蚁群算法在旅行商问题中的应用J.计算机应用,2014(z). 「8沈弘毅.基于蚁群算法的物流配送多路径优化问题研究「D].华南理工大学,2010 [9]宋锦娟,白艳萍.基于改进蚁群算法的最短路径问题硏究及应用[.数学的实践与认识,2013, 43(3):156-164 [10]屈稳太,」伟.一种改进的蚁样算法及其在TSP中的应用门系统工程理论与实践,2006,26(5)93-98 165 7

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