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一種基于改進(jìn)的角蜥優(yōu)化算法的機(jī)器人最優(yōu)路徑規(guī)劃方法

文檔序號:40564015發(fā)布日期:2025-01-03 11:24閱讀:10來源:國知局
一種基于改進(jìn)的角蜥優(yōu)化算法的機(jī)器人最優(yōu)路徑規(guī)劃方法

本發(fā)明設(shè)計路徑規(guī)劃設(shè)計領(lǐng)域,一種基于改進(jìn)的角蜥優(yōu)化算法的機(jī)器人最優(yōu)路徑規(guī)劃方法。


背景技術(shù):

1、在現(xiàn)代工業(yè)和服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域,路徑規(guī)劃是一個關(guān)鍵技術(shù),它決定了機(jī)器人能否在復(fù)雜環(huán)境中高效、安全地執(zhí)行任務(wù)。路徑規(guī)劃問題的核心是找到從起點到終點的最優(yōu)路徑,使機(jī)器人能夠避開障礙物并滿足各種約束條件,如路徑長度最短、能量消耗最少或時間最短等。

2、傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法包括a*算法、dijkstra算法和快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(rrt)等。然而,這些方法在處理復(fù)雜的高維空間和動態(tài)環(huán)境時存在一定的局限性,如計算量大、易陷入局部最優(yōu)、對環(huán)境變化的適應(yīng)性差等。因此,研究更為高效和魯棒的路徑規(guī)劃算法成為機(jī)器人研究領(lǐng)域的重要方向之一。

3、群智能算法因其強(qiáng)大的全局搜索能力和自適應(yīng)特性,近年來在優(yōu)化問題中得到了廣泛應(yīng)用。其中,粒子群優(yōu)化算法(pso)、蟻群優(yōu)化算法(aco)等經(jīng)典群智能算法已被成功應(yīng)用于路徑規(guī)劃問題。然而,這些算法仍存在一些不足,如收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解、參數(shù)調(diào)節(jié)復(fù)雜等。

4、角蜥優(yōu)化算法(horned?lizard?optimizationalgorithm,hloa)是一種新興的群智能算法,其靈感來源于角蜥在自然界中的隱藏、皮膚變黑或變亮,血液噴射和移動-逃跑防御行為。hloa算法具有結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)、搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點。

5、盡管hloa在解決部分優(yōu)化問題時展示了其優(yōu)越性,但在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用仍處于初步階段?,F(xiàn)有的hloa算法在復(fù)雜環(huán)境下路徑規(guī)劃時,可能會面臨收斂速度慢、路徑規(guī)劃不夠精確等問題。因此,如何改進(jìn)hloa算法以提高其在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的性能,成為一個具有挑戰(zhàn)性的重要研究課題。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的:針對現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)的角蜥優(yōu)化算法的機(jī)器人最優(yōu)路徑規(guī)劃方法,通過引入新的擾動機(jī)制和適應(yīng)性調(diào)整策略,使改進(jìn)后的hloa算法在全局搜索和局部搜索能力之間取得更好的平衡,解決現(xiàn)有路徑規(guī)劃算法在復(fù)雜環(huán)境下存在的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解、路徑規(guī)劃不夠精確等問題,為機(jī)器人自主導(dǎo)航提供了更可靠的技術(shù)支持。

2、技術(shù)方案:本發(fā)明公開一種基于改進(jìn)的角蜥優(yōu)化算法的機(jī)器人最優(yōu)路徑規(guī)劃方法,包括以下步驟:

3、步驟1:設(shè)計基于角蜥優(yōu)化算法求解約束條件下的單目標(biāo)優(yōu)化問題,在規(guī)劃的候選路徑中,目標(biāo)函數(shù)設(shè)定為起點與終點之間的最短距離,同時須滿足以下約束:路徑不得與障礙物相交,且每個節(jié)點與障礙物的最小距離必須大于零;將約束條件整合進(jìn)目標(biāo)函數(shù),作為角蜥種群適應(yīng)度函數(shù)的一部分,用于更新種群的適應(yīng)度值;

4、步驟2:在搜索空間內(nèi)采用佳點集法分布角蜥種群,其中每只角蜥代表一個獨立的候選解,每個候選解代表可能的路徑節(jié)點,通過不斷的迭代更新適應(yīng)值,并通過排序的大小來確定更優(yōu)解,對規(guī)劃出的路徑進(jìn)行優(yōu)化;

5、步驟3:根據(jù)搜索獲得的適應(yīng)度值排序信息,選擇適應(yīng)度值最低的路徑,作為規(guī)劃出的候選路徑;針對不同階段的角蜥種群行為進(jìn)行改進(jìn),通過自適應(yīng)動態(tài)權(quán)重和隨機(jī)擾動策略對部分角蜥種群進(jìn)行更新;

6、步驟4:當(dāng)目標(biāo)函數(shù)滿足時,角蜥個體的位置將被轉(zhuǎn)化為路徑節(jié)點;將問題的最優(yōu)解轉(zhuǎn)換為數(shù)值坐標(biāo),每個坐標(biāo)對應(yīng)一個路徑節(jié)點的位置,將數(shù)值坐標(biāo)被映射到實際坐標(biāo)空間,從而生成路徑節(jié)點;將路徑節(jié)點經(jīng)過規(guī)范化處理,并通過線性插值生成起點與終點之間的路徑。

7、進(jìn)一步地,所述步驟2中采用佳點集法分布角蜥種群,具體如下:

8、假設(shè)hs是s維歐氏空間的單位立方體,其中存在佳點集pn(k),如下公式所示:

9、

10、其中,n表示樣本數(shù)量,k表示第k個角蜥個體,r表示一個佳點,由以下公式表示:

11、

12、其中,q是滿足的最小素數(shù),i表示變量維度在第i維;

13、將佳點集映射到種群所在的可行域上,得到:

14、

15、其中,表示i維度下第k個角蜥個體的位置,ub表示當(dāng)前維度的上界,lb表示當(dāng)前維度的下界。

16、進(jìn)一步地,所述步驟3中對不同階段的角蜥種群行為進(jìn)行改進(jìn),具體包括:

17、對角蜥優(yōu)化算法的隱藏行為添加自適應(yīng)動態(tài)權(quán)重q,公式如下所示:

18、

19、其中,maxidx表示當(dāng)前最差是解,minidx表示當(dāng)前最優(yōu)解,t表示當(dāng)前迭代次數(shù),max_iter表示最大迭代次數(shù),α和β表示兩個權(quán)重值,隨著算法迭代的進(jìn)行,值逐漸升高,值逐漸降低;

20、將自適應(yīng)動態(tài)權(quán)重q帶入隱藏行為公式得:

21、

22、其中,xi(t+1)是第t+1代的解搜索空間角蜥的位置,xbest(t)是t代的最優(yōu)解;r1、r2、r3和r4是在1和種群最大數(shù)量之間生成的整數(shù)隨機(jī)數(shù),其中r1≠r2≠r3≠r4;和是所選擇的第r1、r2、r3、r4個搜索解;σ是一個二進(jìn)制值,設(shè)置為2,c1、c2是從包含標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)色板的表29中提取的隨機(jī)數(shù),并且c1≠c2。

23、進(jìn)一步地,所述步驟3中對不同階段的角蜥種群行為進(jìn)行改進(jìn),還包括:

24、對角蜥優(yōu)化算法的血液噴射行為公式進(jìn)行修改,將原公式中的替換為動態(tài)權(quán)重ω,公式如下所示:t表示當(dāng)前迭代次數(shù),max_iter表示最大迭代次數(shù);將動態(tài)權(quán)重ω帶入到血液噴射行為公式得:

25、

26、其中,xi(t+1)是第t+1代的解搜索空間角蜥的位置,xbest(t)是t代的最優(yōu)解,xi(t)是第t代的解搜索空間角蜥的位置,v0設(shè)置成1,δ設(shè)置成g為地球重力,ε設(shè)為10-6。

27、進(jìn)一步地,所述步驟3中對不同階段的角蜥種群行為進(jìn)行改進(jìn),還包括:

28、對角蜥優(yōu)化算法的逃跑行為公式進(jìn)行修改,添加自適應(yīng)系數(shù)如下所示:

29、

30、其中,xi(t+1)是第t+1代的解搜索空間角蜥的位置,xbest(t)是t代的最優(yōu)解,xi(t)是第t代的解搜索空間角蜥的位置,表示為walk表示生成在-1和1之間的隨機(jī)數(shù),γ是由標(biāo)準(zhǔn)柯西分布生成的隨機(jī)數(shù)的平均值。

31、進(jìn)一步地,所述步驟3中對不同階段的角蜥種群行為進(jìn)行改進(jìn),還包括:

32、對角蜥優(yōu)化算法的皮膚變黑和變亮行為公式進(jìn)行修改,添加布朗運動隨機(jī)擾動參數(shù)η;皮膚變亮行為如下公式所示:

33、

34、角蜥皮膚變亮行為如下公式所示:

35、

36、其中,σ是一個隨機(jī)的二進(jìn)制數(shù)值,如果σ值為1則執(zhí)行角蜥皮膚變亮行為公式,如果σ值為0則執(zhí)行角蜥皮膚變暗行為公式;xbest(t)是t代的最優(yōu)解,light1和light2是在0值和0.4046661值之間生成的隨機(jī)數(shù),dark1和dark2是在0.5440510值和1值之間生成的隨機(jī)數(shù),xworst(t)表示最差搜索結(jié)果值,r1、r2、r3和r4是在1和種群最大數(shù)量之間生成的整數(shù)隨機(jī)數(shù),其中r1≠r2≠r3≠r4;和是所選擇的第r1、r2、r3、r4個搜索解。

37、進(jìn)一步地,所述步驟3中對不同階段的角蜥種群行為進(jìn)行改進(jìn),還包括:

38、對角蜥優(yōu)化算法的黑色素細(xì)胞刺激激素msh率公式進(jìn)行修改,采用步長調(diào)整的隨機(jī)游走和自適應(yīng)t分布擾動策略,公式如下:

39、

40、xr(t)=xbest(t)+c_iter(t)·xbest(t)

41、其中,xr(t)為自適應(yīng)t分布變異擾動后最優(yōu)解在算法第t次迭代后的位置;xi(t)是第t代的解搜索空間角蜥的位置,xbest(t)是t代的最優(yōu)解,c_iter(t)是以迭代次數(shù)為t分布的自由度參數(shù),stepsize表示隨機(jī)游走步長參數(shù)。

42、有益效果:

43、本發(fā)明采用佳點集策略代替?zhèn)鹘y(tǒng)的隨機(jī)節(jié)點初始化分布,使角蜥種群在搜索空間中的分布更均勻,提升了全局探索能力,減少陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險。

44、本發(fā)明對隱藏行為、血液噴射行為以及移動逃跑行為,分別采用三種不同的自適應(yīng)動態(tài)權(quán)重策略對行為公式進(jìn)行改進(jìn)與替換,具體的引入自適應(yīng)動態(tài)權(quán)重q,使算法在不同階段能夠自動調(diào)整權(quán)重,優(yōu)化尋優(yōu)效率。同時,通過動態(tài)權(quán)重ω替代原有的sin函數(shù),使算法在方向調(diào)整上更為靈活,進(jìn)而提高路徑規(guī)劃的精度和穩(wěn)定性。此外,添加的自適應(yīng)系數(shù)使算法能夠更好地平衡探索與開發(fā),增強(qiáng)整體性能和魯棒性。

45、本發(fā)明對角蜥優(yōu)化算法中的皮膚變黑或變亮行為引入的布朗運動隨機(jī)擾動參數(shù)η進(jìn)一步增加了算法的隨機(jī)性與多樣性,避免陷入局部最優(yōu),并提升了全局搜索能力。

46、本發(fā)明對角蜥優(yōu)化算法中的黑色素細(xì)胞刺激激素(msh)率行為采用步長自適應(yīng)調(diào)整的隨機(jī)游走與自適應(yīng)t分布策略相結(jié)合的改進(jìn)措施。步長調(diào)整的隨機(jī)游走和自適應(yīng)t分布擾動策略使得算法在收斂過程中更為精確地接近全局最優(yōu)解,從而顯著提升了路徑規(guī)劃效果。綜上所述,本發(fā)明通過多項改進(jìn),顯著提高了角蜥優(yōu)化算法在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行機(jī)器人最優(yōu)路徑規(guī)劃時的收斂速度、尋優(yōu)精度和全局搜索能力。

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