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作者：周文娟广西民族大学

学位级别：硕士

搜索与救援优化算法(search and rescue optimization algorithm,SAR)是2020年提出的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题。SAR作为一种新型的群智能优化算法,具有灵活、简单、易于实现且不易陷入局部最优等特点。SAR包... 详细信息

搜索与救援优化算法(search and rescue optimization algorithm,SAR)是2020年提出的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题。SAR作为一种新型的群智能优化算法,具有灵活、简单、易于实现且不易陷入局部最优等特点。SAR包含社会阶段和个人阶段两个算子,前者用来局部搜索,后者用来全局搜索,两个阶段交替进行。在该更新策略中,个体无法根据自身状态自适应地选择合适的算子,从而影响SAR算法的收敛性能。本论文针对搜索与救援优化算法存在的不足进行分析和改进,扩展SAR算法的应用范围,主要工作如下:(1)为解决SAR收敛慢的问题,提出一种改进的搜索与救援优化算法i SAR,并选取单峰函数、多峰函数、多模态函数、复合函数共25个函数测试i SAR算法的性能,实验结果表明,i SAR算法在25个函数测试中的结果明显优于标准SAR、粒子群优化算法、灰狼优化算法、松鼠搜索算法和鲸鱼优化算法。(2)为解决SAR算法无法自适应选择算子的问题,将强化学习与SAR结合,提出一种基于强化学习改进搜索与救援优化算法RLSAR。以SAR的个体为智能体,建立强化学习模型,使用A3C网络进行训练,其结果表明,RLSAR的收敛速度显著优于SAR。此外,用RLSAR算法解决转动圆桌平衡摆盘问题,实验结果表明,RLSAR可以规划出比标准SAR更好的最小包络圆半径,验证RLSAR具有良好的收敛能力。(3)为解决无人机路径规划问题,提出RLSAR-PP算法。在RLSAR的基础上提出一种路径调整策略,与标准SAR的社会阶段和个人阶段作为RLSAR-PP的三个动作,并在随机生成的环境中进行训练,实验结果表明,RLSAR-PP规划出比标准SAR、松鼠搜索算法和鲸鱼优化算法更加经济安全的路径。通过消融实验和粒子执行序列分析验证上述三个动作设计的合理性,也表明其对RLSAR-PP有积极的影响,使RLSAR-PP能有效解决无人机路径规划问题。

关键词：强化学习搜索与救援优化算法路径规划平衡性能约束装填布局优化问题路径调整无人机

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一种新的基于强化学习改进SAR的无人机路径规划

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控制与决策 2024年第4期39卷 1203-1211页

作者：周文娟张超群汤卫东易云恒刘文武秦唯栋广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题.但是,SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题,鉴于此,提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR).该算法重新设... 详细信息

搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法,用来解决工程中的约束优化问题.但是,SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题,鉴于此,提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR).该算法重新设计SAR的局部搜索和全局搜索操作,并增加路径调整操作,采用异步优势演员评论家算法(A3C)训练强化学习模型使得SAR个体获得自适应选择算子的能力.所有智能体在威胁区数量、位置和大小均随机生成的动态环境中训练,进而从每个动作的贡献、不同威胁区下规划出的路径长度和每个个体的执行操作序列3个方面对训练好的模型进行探索性实验.实验结果表明,RLSAR比标准SAR、差分进化算法、松鼠搜索算法具有更高的收敛速度,能够在随机生成的三维动态环境中成功地为无人机规划出更加经济且安全有效的可行路径,表明所提出算法可作为一种有效的无人机路径规划方法.

关键词：强化学习搜索与救援优化算法异步优势演员-评论家算法路径规划路径调整无人机

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