【摘要】：隨著現(xiàn)代科技和智能水平的不斷發(fā)展,人們致力于研究智能移動機(jī)器人。為了獲取機(jī)器人全局最優(yōu)路徑,文章提出一種基于改進(jìn)的狼群算法移動機(jī)器人路徑規(guī)劃。狼群算法是近年來新提出的一種群體智能優(yōu)化算法,已在很多領(lǐng)域成功引用并取得了優(yōu)質(zhì)的成果。文章為了擴(kuò)充和提高狼群算法的理論體系和實踐應(yīng)用,進(jìn)行了算法的改進(jìn)。該算法提出并行游走機(jī)制,通過探狼在原位置周圍適度密集搜索和搜索的多樣性進(jìn)一步提高探狼的局部搜索能力;構(gòu)建智能奔襲行為,通過猛狼和頭狼距離的變換而改變奔襲步長提高猛狼自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力;提出向心圍攻策略,通過去除圍攻步長使得狼群加快進(jìn)入圍攻領(lǐng)域充分提高了算法的局部搜索能力。算法改進(jìn)后,為了驗證算法的收斂性,使用馬爾科夫鏈進(jìn)行分析;為了驗證算法的性能,使用15個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對該進(jìn)的狼群算法的性能進(jìn)行測試,并與狼群算法、粒子群算法、人工蜂群算法和人工魚群算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明改進(jìn)的狼群算法有效性更好。最后,將IWPA算法應(yīng)用到移動機(jī)器人路徑規(guī)劃中,由于參數(shù)較多,文章利用TAGUCHI正交試驗進(jìn)行算法參數(shù)以及目標(biāo)函數(shù)的分析,以此選取實驗參數(shù)值,進(jìn)行基于IWPA算法與WPA算法的路徑規(guī)劃對比實驗。實驗結(jié)果表明,IWPA算法規(guī)劃出的路徑質(zhì)量更佳,同時提升了移動機(jī)器人路徑的規(guī)劃效率。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;TP242
【圖文】：

近年來隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，各個產(chǎn)業(yè)在不同領(lǐng)域的成效都有很大升。很多制造業(yè)和服務(wù)業(yè)都需要大量的生產(chǎn)力，但隨著各地老齡化程度加劇合不了制造業(yè)和服務(wù)業(yè)需要，所以機(jī)器人被引入了生產(chǎn)制造和服務(wù)業(yè)中，機(jī)的應(yīng)有降低了人力的消耗也大大提升了生產(chǎn)效率。隨著機(jī)器人的不斷應(yīng)用和發(fā)人們開始研究自主移動機(jī)器人，其中路徑規(guī)劃是機(jī)器人研究中的關(guān)鍵，也是之急的任務(wù)。移動機(jī)器人的導(dǎo)航問題主要是：[1-4]（1）移動機(jī)器人在哪里？（2）移動機(jī)器人要去往何處？（3）移動機(jī)器人要如何到該處去？而路徑規(guī)劃解決的問題如下：（1）移動機(jī)器人怎樣從某個指定地點運動到另一個指定地點？（2）怎樣能使機(jī)器人避開障礙物并且運動到某些必須要經(jīng)過的位置？（3）在實現(xiàn)以上職責(zé)的基礎(chǔ)上，怎樣盡可能使得機(jī)器人的運行軌跡達(dá)到最佳圖 1.1 舉出了部分的的移動機(jī)器人。

2.1 引言狼群算法(Wolf Pack Search, WPS)最先是由 Yang[35]等提出， LIU[36]等在2011 年提出了一種新的狼群算法(Wolf Colony Algorithm, WCA)，用于解決最優(yōu)化問題。WCA 與 PSO、ABC 等算法相比，求解精度更高，收斂速度更快，控制參數(shù)更少的特點。WCA 與 DE、PSO、ABC 等算法相比，本質(zhì)上是一種計算優(yōu)化行為，算法參數(shù)少，收斂速度快，魯棒性好。雖然算法問世短，但由于其性能相對較好，已經(jīng)受到越來越多的關(guān)注，成為解決非線性優(yōu)化問題的又一高效算法。吳虎勝[37]等于2013 年在WCA的基礎(chǔ)上提出了全新的狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA),該算法更加詳細(xì)的將狼群分為三個部分（即頭狼、探狼與猛狼），并提出了探狼游走、頭狼召喚、猛狼奔襲與狼群圍攻等智能行為與“強(qiáng)者生存”的狼群更新機(jī)制。從文獻(xiàn)[38]-[44]研究發(fā)現(xiàn) WPA 與 GA、FSA 等其他生物群體智能算法相比，在尋優(yōu)效果上求解精度更高，魯棒性更強(qiáng)，更適合求維數(shù)高的多峰函數(shù)，下面將詳細(xì)的介紹狼群算法。如圖 2.1 所示是狼群捕食的示意圖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2731343