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针对传统的蚁群算法设计机器人避障路径规划,自适应能力差,全局优化能力和搜索速度不好的问题,在传统算法的基础上,提出一种采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法。提出构建模型主体的行为规则和避障规则,通过在栅格环境中设置量子遗传进化的多个有效的行为规则,设计了信息素更新的奖惩规则,修改其路径上的信息素,改变量子本身携带的信息素,得到优化避障最小距离。最终获得了复杂环境下的最优路径。仿真实验表明采用该算法进行机器人避障路径规划,在未知复杂环境下能够快速地规划出安全的优化路径,机器人避障路径规划具有很好的自适应性,相比传统的蚁群算法,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。 相似文献
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基于PSO和滚动优化的不确定环境下移动机器人动态路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题,本文提出了一种结合粒子群算法(PSO)和滚动优化策略的动态路径规划方法。通过在一系列移动空间窗口中进行在线规划来充分利用机器人实时测得的局部环境信息,并用粒子群算法求解每一个移动窗口内的最优路径。为及时躲避动态障碍物,提出了一种适用于动态未知环境下的适应度函数。仿真试验表明,该方法克服了现有局部路径规划方法的高复杂性的缺点,算法操作简单、具有全局寻优能力、收敛速度快、鲁棒性好,可以满足机器人在复杂的未知动态环境下路径规划的实时性要求。 相似文献
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针对EA(evolutionary algorithm)在机器人路径规划中局部收敛和收敛速度慢的缺点,结合云模型的优良特性,提出了基于云模型的路径规划算法.本算法采用正态云算子在路径池中进行进化和变异.进化过程中出现跨代精英路径时说明靠近了较优路径,就可以缩小进化范围,同时还利用了往次进化过程中的优化结果,来保证最终结果的准确性.仿真实验证明,本算法不但提升了进化速度,同时提高了路径的可靠性. 相似文献
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本文针对仓储物流系统中多AGV在路径规划中的冲突问题进行了相关研究。首先在离线状态下,利用A*算法结合时间窗对AGV按照优先级顺序进行路径规划;然后,上位机在线实时监测AGV的行驶过程,当AGV发生故障导致路径冲突时,采取低优先级的AGV改变路径或者在冲突路径前等待的方法;最后,通过仿真结果表明,该方法能够有效地解决多AGV路径冲突问题,提高了系统的运行效率。 相似文献
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细菌觅食算法在求解水库优化调度问题时,以固定的步长进行趋向操作,同时以固定概率对细菌个体进行随机驱散操作,虽然可以一定程度上增加种群多样性,但是在进化后期容易使优秀的个体流失,影响算法的寻优质量。针对该问题,文章提出步长自适应调整和驱散概率自适应调整两项改进策略,根据算法进化程度和细菌个体的能量值动态调整趋向操作的步长和驱散操作的概率,使算法进化过程中尽量保证种群多样性的基础上,提高细菌个体的觅食能力,进一步促进算法达到局部搜索和全局优化之间的平衡。将改进的细菌觅食算法应用于乌江梯级水库群的联合优化调度问题,模拟结果表明:改进细菌觅食算法具有较强的全局寻优能力,适合求解梯级水库联合优化调度问题。 相似文献
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针对传统粒子群算法在求解梯级水库调度问题时,容易陷入局部最优而早熟收敛的问题,提出自适应粒子群算法。该改进算法结合种群进化程度自适应调整算法控制参数,从而克服传统粒子群算法参数固定引起的搜索能力不足的问题。同时,采用种群局部重建策略解决种群进化后期多样性下降的问题。将改进的粒子群算法应用于清江梯级水电站的发电调度求解,模拟计算结果表明,文章提出的改进算法具有较强的全局寻优能力,可以进一步提高算法的搜索性能和求解精度。 相似文献
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利用蚁群算法对于空域内复杂环境下飞行冲突进行路径规划与动态防撞的预测算法。该算法模拟蚂蚁的觅食行为,利用多组机器蚂蚁采用局部搜索策略和趋近导向函数方法完成全局最优路径搜索,可以利用虚拟蚂蚁代替飞机作碰撞的预测,理论和仿真实验结果说明在多机冲突环境中能够迅速规划出优化路径,防止飞机间的相互碰撞。 相似文献
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本文采用栅格法建立机器人的环境模型,把免疫算法应用到机器人的路径规划中,通过提出一种新的多因素适应度函数,使对个体的评估更符合机器人所需要的最优路径。仿真结果表明该方法可行,而且有效,可以提高收敛速度,并与遗传算法进行比较,发现使用该免疫算法解决了遗传算法后期的波动现象。 相似文献
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研究存在障碍物的三维空间的最短路径规划,并采用蚁群算法解决这一问题。路径规划问题是计算机领域内的经典问题。它可以描述为已知起始点、c以及环境信息,并确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。路径规划技术有着广泛的应用,涉及我们的生活、工作、科研和娱乐等方面。 相似文献
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