一种适用于多机器人搜索动态目标的改进粒子群算法

摘要：

粒子群算法引导机器人搜索跟踪动态目标时,在迭代后期易出现收敛停滞现象.为了改善上述情况,提出了结合牛顿法的改进粒子群算法.为了结合粒子群算法与牛顿法,在算法中引入了马尔可夫链,这使得机器人在每一次迭代时以一定的概率随机选择牛顿法或粒子群算法搜索跟踪目标.为了模拟机器人搜索动态目标的真实环境,还利用了通信项使机器人以一定的方式努力与基站保持通信,用来实时更新目标信息.仿真结果表明,改进的粒子群算法能有效地寻找并跟踪动态目标.

关键词：机器人、动态目标、通信、粒子群算法、牛顿法

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：Australian Research Council GrantDP-130100156;国家自然科学基金资助项目CNSF-61374058;上海市现代光学系统重点实验室资助项目;沪江基金资助项目C14002

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1046-1051,1061