当前位置:文档之家› 基于优化蚁群算法的机器人路径规划

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

基于优化蚁群算法的机器人路径规划
基于优化蚁群算法的机器人路径规划

移动机器人完全遍历路径规划算法研究

东南大学 硕士学位论文 移动机器人完全遍历路径规划算法研究 姓名:胡正聪 申请学位级别:硕士 专业:机械电子工程 指导教师:张赤斌 20080403

第一章绪论 第一章绪论 1.1移动机器人的发展史 社会的主体是人类,历史的推动者是人类,伟大的人类运用自己的智慧不断创造伟大的发明,不断推动社会的发展。邓小平同志说过:“科技是第一生产力。”生产力是社会发展的动力,所以人类推动社会发展就是要致力于发展生产力,致力于发展科技。人类不断发展生产力来提高自身认识自然、改造自然、得到自己所需物质的能力,这种能力的进化由最初的运用双手、简单工具、发展到运用畜力、发展到运用简单机器、发展到运用自动化设备、还会发展到我们无法想象的未来。 机器人就是生产力发展的产物。机器人的概念最早是在1920年的科幻小说中提出的,而早期的机器人如1939年美国纽约世界博览会上展出的西屋电气公司制造的家用机器人Elektro和1956年美国人乔治?德沃尔制造出的世界上第一台可编程的机器人都是一些实用价值不高的机器人,它们是现代机器人的雏形。上世纪60年代,由于传感器和计算机技术的发展及应用,兴起了全世界第二代机器人的研究热潮,并向人工智能进发。1968年,美国斯坦福研究所公布了他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器,能根据人的指令发现并抓取积木。Shakey可以算是世界第一台智能机器人,它拉开了第三代机器人研发的序幕。到了上世纪80年代,发达国家都组建各种机器人研究机构,尤其是以美国为代表的国家将机器人的研究列入了军事发展计划,带动各国把机器人的研究推上了高潮,日本和欧洲各国都成立了各自的机器人研究中心和规划了自己的研究计划。进入90年代后,机器人的应用领域除了工业和军事外,还涉及到了服务和娱乐领域,以日本本田公司的ASIMO人型机器人和索尼公司的AIBO娱乐机器人为代表的机器人展示了机器人领域各方面的先进研究成果。在欧洲,2002年丹麦iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba,它能避开障碍,自动设计行进路线,还能在电量不足时,自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。2006年6月,微软公司推出MicrosoRRoboticsStudio,机器人模块化、平台统一化的趋势越来截明显,比尔?盖茨预言:“家用机器人很快将席卷伞球。” 图1.1丹麦iRobot公司推出的吸尘机器人Roomba[

matlab 蚁群算法 机器人路径优化问题

用ACO 算法求解机器人路径优化问题 4.1 问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗,最短行走路线,最短行走时间等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。 4.2 算法理论 蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA),最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展,已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究,如旅行商问题,二次规划问题,生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型(EAS),在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行,但这样的策略往往使进化变得缓慢,并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型(ACS),文中 改进了转移概率模型,并且应用了全局搜索与局部搜索策略,来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统(MAX-MINAS),所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限,设定上限避免搜索陷入局部最优,设定下限鼓励深度搜索。 蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的,比如蚂蚁个体是没有视觉的,蚂蚁自身体积又是那么渺小,但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物,蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能,可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现,蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流,进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示,AE 之间有

机器人路径规划方法的研究

第5期(总第156期) 2009年10月机械工程与自动化 M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G & AU TOM A T I ON N o 15 O ct 1 文章编号:167226413(2009)0520194203 机器人路径规划方法的研究 李爱萍,李元宗 (太原理工大学机械工程学院,山西 太原 030024) 摘要:路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。 关键词:机器人;全局规划;局部规划中图分类号:T P 242 文献标识码:A 收稿日期:2009201207;修回日期:2009204218 作者简介:李爱萍(19792),女,山西晋中人,在读硕士研究生。 0 引言 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要 部分。机器人的最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划可分为:①全局路径规划:环境信息完全已知,根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径,规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;②局部路径规划:环境信息完全未知或部分未知,根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息,从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况,并在此基础上,规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。 1 全局规划方法111 栅格法 栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。该方法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域(栅格),由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。一般路径只需用栅格的序号表示。但栅格的划分直接影响其规划结果,如果栅格划分过大,环境信息储藏量小,分辨率下降,规划能力就差;栅格划分过小,规划时间长,而且对信息存储能力的要求会急剧增加。112 可视图法 可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一 维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应,这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,即直线是“可视的”。然后采用某种方法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但需假设忽略机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。113 拓扑法 拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此的连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法的基本思想是降维法,即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。其优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间,其算法的复杂性仅依赖于障碍物数目,在理论上是完备的;而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于位置误差也就有了更好的鲁棒性。缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂,特别是在增加障碍物时如何有效地修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。 114 自由空间法 自由空间法采用预先定义的广义锥形或凸多边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间的构

一种移动机器人的路径规划算法

一种移动机器人的路径规划算法 作者:霍迎辉,张连明 (广东工业大学自动化研究所广州510090 文章来源:自动化技术与应用点击数:1419 更新时间:2005-1-24 摘要:本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法,机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置,其原理简单,计算快捷,容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。 关键词:移动机器人;路径规划;机器人避障 1引言 移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径,使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物[1]。 障碍环境中机器人的无碰撞路径规划[2]是智能机器人研究的重要课题之一,由于在障碍空间中机器人运动规划的高度复杂性使得这一问题至今未能很好地解决。路径规划问题根据机器人的工作环境模型可以分为两种,一种是基于模型的路径规划,作业环境的全部信息都是预知的;另一种是基于传感器的路径规划,作业环境的信息是全部未知或部分未知的。 对机器人路径规划的研究,世界各国的专家学者们提出了许多不同的路径规划方法,主要可分为全局路径和局部路径规划方法。全局路径规划方法有位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法;局部路径规划方法主要有人工势场法。这些方法都各有优缺点[3],也没有一种方法能够适用于任何场合。 本文提出一种最短切线路径的规划方法,其涉及的理论并不高深,计算简单,容易实现,可供侧重于应用的读者参考。下面将详细介绍该算法的基本原理,最后给出仿真实现的结果。 2最短切线路径算法 2.1算法基本原理 (1)首先判断机器人和给定的目标位置之间是否存在障碍物。如图1所示,以B代表目标位置,其坐标 为(x B,y B ),以R、A分别代表机器人及障碍物,坐标为(x R ,y R )、(x A ,y A )。Rr和Ra表示机器人和障 碍物的碰撞半径,也就是说在其半径以外无碰撞的危险。这里对碰撞半径的选择作出一点说明,碰撞半径越小,发生碰撞的危险度越大,但切线路径越短;碰撞半径越大,发生碰撞的危险度越小,但同时切线路径越长。要根据实际情况和控制要求来确定碰撞半径。若机器人与目标位置之间不存在障碍物,机器人可走直线直接到达目标位置,此时的直线方程可由两点式确定:

基于蚁群算法的路径规划

MATLAB实现基于蚁群算法的机器人路径规划 1、问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗,最短行走路线,最短行走时间等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。 2 算法理论 蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA),最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展,已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究,如旅行商问题,二次规划问题,生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型(EAS),在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行,但这样的策略往往使进化变得缓慢,并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士给出改进模型(ACS),文中改进了转移概率模型,并且应用了全局搜索与局部搜索策略,来得进行深度搜索。Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统(MAX-MINAS),所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限,设定上限避免搜索陷入局部最优,设定下限鼓励深度搜索。蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的,比如蚂蚁个体是没有视觉的,蚂蚁自身体积又是那么渺小,但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物,蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能,可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现,蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流,进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图2-1 所示,AE 之间有两条路ABCDE 与ABHDE,其中AB,DE,HD,HB 的长度为1,BC,CD 长度为0.5,并且,假设路上信息素浓度为0,且各个蚂蚁行进速度相同,单位时间所走的长度为1,每个单位时间内在走过路径上留下的信息素的量也相同。当t=0时,从A 点,E 点同时各有30 只蚂蚁从该点出发。当t=1,从A 点出发的蚂蚁走到B 点时,由于两条路BH 与BC 上的信息素浓度相同,所以蚂蚁以相同的概率选择BH 与BC,这样就有15 只蚂蚁选择走BH,有15 只蚂蚁选择走BC。同样的从E 点出发的蚂蚁走到D 点,分别有15 只蚂蚁选择DH 和DC。当t=2 时,选择BC 与DC的蚂蚁分别走过了BCD 和DCB,而选择BH 与DH 的蚂蚁都走到了H 点。所有的蚂蚁都在所走过的路上留下了相同浓度的信息素,那么路径BCD 上的信息素的浓度是路径BHD 上信息素浓度的两倍,这样若再次有蚂蚁选择走BC 和BH 时,或选择走DC 与DH 时,都会以较大的概率选择信息素浓度高的一边。这样的过程反复进行下去,最短的路径上走过的蚂蚁较多,留下的信息素也越多,蚁群这样就可以找到一条较短的路。这就是它们群体智能的体现。 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食过程中可以找到最短的路的行为过程设计的一种仿生算法。在用蚁群算法求解组合优化问题时,首先要将组合优化问题表达成与信息素相关的规范形式,然后各个蚂蚁独立地根据局部的信息素进行决策构造解,并根据解的优劣更新周围的信息素,这样的过程反复的进行即可求出组合优化问题的优化解。 归结蚁群算法有如下特点: (1)分布式计算:各个蚂蚁独立地构造解,当有蚂蚁个体构造的解较差时,并不会影响整体的求解结果。这使得算法具有较强的适应性; (2)自组织性:系统学中自组织性就是系统的组织指令是来自系统的内部。同样的蚁

遗传算法与机器人路径规划

遗传算法与机器人路径规划 摘要:机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域,是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言,在其工作时要求按一定的规则,例如时间最优,在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下,机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法,利用地图中的信息进行路径规划,实际应用中效率比较高。 关键词:路径规划;移动机器人;避障;遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers(e.g time optimal),and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 (1)根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同,移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类: 1,已知环境下的对静态障碍物的路径规划; 2,未知环境下的对静态障碍物的路径规划; 3,已知环境下对动态障碍物的路径规划; 4,未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 (2)也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型: 1,基于环境先验完全信息的全局路径规划; 2,基于传感器信息的局部路径规划。 (第二种中的环境是未知或部分未知的,即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。) 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别,采用何种规划算法,基本上都要遵循以下步骤: 1, 建立环境模型,即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型; 2, 路径搜索方法,即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法

蚁群算法最优路径

机器人的路径规划---蚁群算法 1.蚁群算法 众所周知,蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法它是群体智能的典型实现,是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。自从M.Dorigo等意大利学者在1991年首先提出蚁群算法(Ant Colony System,ACS)以来,这种新型的分布式智能模拟算法已逐渐引起人们的注意并得到广泛的使用。 蚁群算法的特点主要表现在以下五个方面: (1)蚂蚁群体行为表现出正反馈过程。蚁群在寻优的过程中会释放一定量的信息素,蚁群的规模越大,释放的信息素的量也就越大,而寻优路径上存在的信息素浓度越高,就会吸引更多的蚂蚁,形成一种正反馈机制,然后通过反馈机制的调整,可对系统中的较优解起到一个自增强的作用,从而使问题的解向着全局最优的方向演变,最终能有效地获得全局相对较优解。 (2)蚁群算法是一种本质并行的算法。个体之间不断进行信息交流和传递.有利于最优解的发现,并在很大程度上减少了陷于局部最优的可能。 (3)蚁群算法易于和其他方法结合。蚁族算法通过和其他算法的结合,能够扬长避短,提高算法的性能。 (4) 蚁群算法提供的解具有全局性的特点。一群算法是一种群只能算法,每只蚂蚁巡游的过程相对独立,他们会在自己的活动空间进行搜索,蚂蚁在寻优过程中通过释放信息素,相互影响,互相通信,保证了解的全局性。 (5) 蚁群算法具有鲁棒性。蚁族算法的数学模型易于理解,可以广泛使用在很多复杂的优化问题中,蚁族算法区别于传统优化算法的一个特点在于该算法不依赖于初始点的选择,受初始点的影响相对较小,并且在整个算法过程中会自适应的调整寻优路径。 由此可见,在机器人寻找最优路径的过程中,采用蚁群算法实现路径的规划问题,可以高效,准确的找到最优的路径。 2.移动机器人的路径规划 2.1环境信息处理 假设机器人运行环境为边长分别为x和Y的矩形区域,在矩形区域内分布有n

移动机器人路径规划技术综述

第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室,上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人;路径规划;人工势场;模板匹配;地图构建;神经网络;智能计算 中图分类号:TP18;TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems,Shanghai Maritime University,Shanghai201306, China.Correspondent:ZHU Da-qi,E-mail:zdq367@https://www.doczj.com/doc/3b16499417.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot;Path planning;Arti?cial potential?eld;Template approach;Map building;Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30;修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136);高校博士点基金项目(20093121110001);上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究;颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.

matlab_蚁群算法_机器人路径优化问题

用ACO算法求解机器人路径优化问题 4.1问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗,最短行走路线,最短行走时间等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。 4.2算法理论 蚁群算法(Ant ColonyAlgorithm,ACA),最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展,已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究,如旅行商问题,二次规划问题,生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo提出了精英蚁群模型(EAS),在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行,但这样的策略往往使进化变得缓慢,并不能取得较好的效果。次年Dorigo博士在文献[30]中给出改进模型(ACS),文中 改进了转移概率模型,并且应用了全局搜索与局部搜索策略,来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统(MAX-MINAS),所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限,设定上限避免搜索陷入局部最优,设定下限鼓励深度搜索。 蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的,比如蚂蚁个体是没有视觉的,蚂蚁自身体积又是那么渺小,但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物,蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能,可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现,蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流,进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示,AE 之间有

蚁群算法在路径优化中的应用3改

蚁群算法在路径优化中的应用 作者:孙阳阳指导老师:刘冲 摘要针对蚁群算法在路径中的优化问题,本文首先介绍了蚁群算法的概念及其原理,利用数学 形式建立算法模型.根据蚁群算法计算的基本步骤来分析蚁群算法在交通路径优化、TSP问题等3 个方面的应用,由实验结果可知蚁群算法在路径优化中具有很好的可行性和优越性,能起到很 好的效果. 关键词蚁群算法算法模型算法步骤分析应用 1 引言 路径规划是指在具有障碍物的环境下,在符合某种评价条件中,寻找到一条从起始地点到目标地点最优的路径.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,计算法采用分布式并行计算和正反馈机制,且易于其它算法结合,目前已有许多关于其在路径规划方面的文献. 建立蚁群算法模型]2][1[,解决城市交通路径优化问题,实验结果表面在搜索效率和搜索最优解的能力两方面都有很大的提高.但是传统蚁群算法易陷入局部最优解和收敛速度较 4[ ,将传统蚁群算法进行改进,例如与栅格法相结合、慢,为此在机器人路径规划的应用中]7 在几何模型下建立模型等.提高了算法的有效性和鲁棒性,解决了蚁群过早陷入局部最优解的问题,扩大了蚂蚁的搜索空间,增强了蚁群算法在机器人路径规划中的适应能力. 本文通过对蚁群算法的研究以及解决几实际路径规划问题,得出了蚁群算法是有其可行性和优越性的,说明了该算法可以在众多优化领域中得到广泛的应用. 2 蚁群算法 蚁群算法(ant colony optimization),又称蚂蚁算法,简称ACO.是由Dorigom、Maniezzov、Colorni等人在1992年所发表的论文提出的,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物中发现路径的行为.它是一种模拟进化算法,通过人工模拟蚂蚁觅食过程,即个体间的信息交流与合作不断排除不适合的路途,最终寻找到从蚁穴到食物源的最短路径. 2.1 蚁群算法的基本原理 蚂蚁在搜寻食物过程中总能找到一条从蚁穴到到食物的最优路径,这是因为蚂蚁在搜寻路径上释放一种特殊的信息素.当它们遇到一个还没有被走过的路口时,会随机的选择一条路径,而选择的路径与信息素的浓度有关,同时在该路径上它们也会释放自己的信息素.路径越短,信息素浓度越大;反正路径越长信息素堆积的越少.则过一段时间蚂蚁选择信息素浓度高的路径的概率越来越大,而其它路径随着蚂蚁越来越少的选择信息素浓度逐渐减小,这一就形成了一个正反馈现象,最终指导整个蚁群找到从蚁穴到食物源的最短路径. 2.2 蚁群算法的数学模型 2.2.1 问题的描述

蚁群算法路径优化算法

其中,表示在t时刻蚂蚁k由元素(城市)i转移到元素(城市)j的状态转移概率。allowedk = C ? tabuk表示蚂蚁k下一步允许选择的城市。α为启发式因子,表示轨迹的相对重要性,反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息在蚂蚁运动时所起的作用,其值越大,则该蚂蚁越倾向于选择其他蚂蚁经过的路径,蚂蚁之间的协作性越强。β为期望启发式因子,表示能见度的相对重要性,反映了蚂蚁在运动过程中启发信息在蚂蚁选择路径中的受重视程度,其值越 大,则该状态转移概率越接近于贪心规则;ηij(t) 为启发函数,表达式为。式中,dij表示相邻两个城市之间的距离。(6)修改禁忌表指针,即选择好之后将蚂蚁移动到新的元素(城市),并把该元素(城市)移动到该蚂蚁个体的禁忌表中。(7)若集合C中元素(城市)未遍历完,即k

for i=1:NC % 计算各城市间的距离 for j=1:NC distance(i,j)=sqrt((CooCity(i,2)-CooCity(j,2))^2+(CooCity(i,3)-CooCity(j,3))^2); end end MAXIT=10;%最大循环次数 Citystart=[]; % 起点城市编号 tau=ones(NC,NC); % 初始时刻各边上的信息痕迹为1 rho=0.5; % 挥发系数 alpha=1; % 残留信息相对重要度 beta=5; % 预见值的相对重要度 Q=10; % 蚁环常数 NumAnt=20; % 蚂蚁数量 routelength=inf; % 用来记录当前找到的最优路径长度 for n=1:MAXIT for k=1:NumAnt %考查第K只蚂蚁 deltatau=zeros(NC,NC); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零 %[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,[]); % 不靠率起始点[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,Citystart); % 指定起始点if lengthk

多机器人路径规划研究方法

多机器人路径规划研究方法 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要:在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结,讨论了多机器人路径规划方法的评判标准,并阐述了研究遇到的瓶颈问题,展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词:多机器人;路径规划;强化学习;评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot,forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot;path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来,分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS(distributed problem solving)和MAS(multi agent system)两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发,将智能体概念应用于多机器人系统的研究中,将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体,并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统(MARS)。因此,本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前,多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题,其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务,它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点,且已经有许多成果[1~3],例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等;动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而,多机器人路径规划

基本蚁群优化算法及其改进毕业设计

摘要 自意大利学者M. Dorigo于1991年提出蚁群算法后,该算法引起了学者们的极大关注,在短短十多年的时间里,已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛应用,并取得了较好的效果。本文首先讨论了该算法的基本原理,接着介绍了旅行商问题,然后对蚁群算法及其二种改进算法进行了分析,并通过计算机仿真来说明蚁群算法基本原理,然后分析了聚类算法原理和蚁群聚类算法的数学模型,通过调整传统的蚁群算法构建了求解聚类问题的蚁群聚类算法。最后,本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的蚁群聚类算法,并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类,还利用该算法对2005年中国24所高校综合实力进行分类,得到的分类结果与实际情况相符,说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。 【关键词】蚁群算法;计算机仿真;聚类;蚁群聚类

Study on Ant Colony Algorithm and its Application in Clustering Abstract: As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domains and so on data mining, robot way plan has obtained the widespread application, and has obtained the good effect.This acticle discussed the basic principle of it at first, then introduced the TSP,this acticle also analysed the ant colony algorithm and its improved algorithm, and explanated it by the computer simulates, then it analysed the clustering algorithm and the ant clustering algorithm, builded the ant clustering algorith to solution the clustering by the traditioned ant algorithm. At last, this article also proposed the ant clustering algorith to soluted the clustering dependent on pheromon. Carry on the classification to the artificial data using this ant clustering algorithm; Use this algorithm to carry on the classification of the synthesize strength of the 2005 Chinese 24 universities; we can obtain the classified result which matches to the actual situation case. In the next work, we also should do the different cluster algorithm respective good and bad points as well as the classified performance aspect the comparison research; distinguish the different performance of different algorithm in the analysis when the dates are different. Key words: Ant colony algorithm; Computer simulation; clustering; Ant clustering 目录

蚁群算法在车辆路径问题中的应用

蚁群算法在车辆路径问题中的应用 摘要 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是意大利学者M.Dorigo等人通过模拟蚁群觅食行为提出的一种基于种群的模拟进化算法。通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素(pheromone)的最短路径的搜索策略,给出了基于MATLAB的蚁群算法在车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)中的应用。蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于其他方法结合,而且具有较强的鲁棒性,但搜索时间长,容易陷入局部最优解。针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2—opt方法对问题求解进行了局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。 关键词:蚁群算法、组合优化、车辆路径问题、2-opt方法 1.车辆路径问题 车辆路径问题(VRP)来源于交通运输,1959年由Dantzig 提出,它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题。最初用于研究亚特兰大炼油厂向各个加油站投送汽油的运输路径优化问题,并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点。 车路优化问题如下:

已知有一批客户,各客户点的位置坐标和货物需求已知,供应商具有若干可供派送的车辆,运载能力给定,每辆车都是从起点出发,完成若干客户点的运送任务后再回到起点。 现要求以最少的车辆数和最少的车辆总行程来完成货物的派送任务。 2、蚁群系统基本原理 在蚂蚁群找到食物时,它们总能找到一条从食物到蚁穴之间的最短路径。因为蚂蚁在寻找食物时会在路途上释放一种特殊的信息素。当它们碰到一个还没有走过的路口时,会随机地挑选一条路径前行。与此同时释放出与路径长度有关的信息素。路径越长,释放的激素浓度越低。当后面的蚂蚁再次碰到这个路口时,会选择激素浓度较高的路径走。这样形成了一个正反馈,最优路径上的激素浓度越来越高,而其他的路径上激素浓度却会随时间的流逝而消减。最终整个蚁群会找出最优路径。在整个寻找过程中,整个蚁群通过相互留下的信息素作用交换着路径信息,最终找到最优路径。 3、基本蚁群算法求解车辆路径问题 求解VRP问题的蚂蚁算法中,每只蚂蚁是一个独立的用 于构造路线的过程,若干蚂蚁过程之间通过信息素值来交换信息,合作求解,并不断优化。这里的信息素值分布式存储在图

相关主题
相关文档 最新文档