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多策略组合蚁群算法研究及其应用

多策略组合蚁群算法研究及其应用

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作者：冯志雨上海工程技术大学

学位级别：硕士

蚁群算法是一种模拟自然蚂蚁觅食过程来搜索最优解的启发式智能算法,由于该算法具有正反馈机制、良好的全局寻优能力和丰富的种群多样性,所以被广泛用于解决复杂的优化问题,例如旅行商问题（Travelling salesman problem,TS P）和移动... 详细信息

蚁群算法是一种模拟自然蚂蚁觅食过程来搜索最优解的启发式智能算法,由于该算法具有正反馈机制、良好的全局寻优能力和丰富的种群多样性,所以被广泛用于解决复杂的优化问题,例如旅行商问题（Travelling salesman problem,TS P）和移动机器人路径规划问题。其中,TSP问题是经典的NP-hard组合优化问题,具有理论可行性研究价值;移动机器人路径规划问题是机器人技术中的核心问题,具有实际应用性研究价值。因此,本文将对蚁群算法的改进及其在优化问题上的运用进行研究,主要工作内容如下:针对经典蚁群算法存在收敛速度过慢、算法容易陷入局部最优的状况,故本文提出了自适应更新策略的蚁群算法（Adaptive update-Ant colony system,AU-ACS）,改进策略包含:自适应的局部信息素更新策略、改进的全局信息素更新策略、改进的子路径贡献度。首先,AU-ACS算法是通过保持算法的种群多样性与收敛速度之间的平衡,从而获取TSP问题的最优解。其次,AU-ACS算法通过改进的局部信息素更新策略增加种群搜索的多样性。然后,AU-ACS算法通过改进的全局信息素更新策略加快算法的收敛速度。接着,通过改进的子路径贡献度去优化种群找到的最优路径。最后,将提出的AU-ACS算法应用到解决TSP问题,分析AU-ACS算法较经典蚁群算法的改进效果,从而验证AU-ACS算法的有效性。针对经典蚁群算法在处理大规模TSP问题时,增加了算法的运算时间,并且解精度会下降,故本文提出了分层递进的改进聚类蚁群算法（Density peak clustering algorithm-ant colony system,DP-ACS）,DP-ACS算法主要由改进的密度峰聚类算子、改进的信息素更新策略、3-Opt（3-optimization）算子组成。首先,DP-ACS算法运用改进的密度峰聚类算子选取聚类中心,其次,算法按照聚类中心将TSP问题切割形成新的小规模TSP问题群落。然后,运用改进的信息素更新策略的蚁群算法解决小规模TSP问题群落,从而形成多个不关联的子路径回路。接着,通过近邻原则的重连处理以及3-Opt算子的优化形成原TSP问题的全局路径。最后,通过仿真进一步分析DP-ACS算法的种群多样性以及算法运算的迭代效果,得出DP-ACS算法对解决大规模TSP问题具备有效性,从而验证了DP-ACS算法的性能。最后,本文为了进一步验证改进蚁群算法在实际应用中的作用效果,将提出的AU-ACS算法和DP-ACS算法应用到turtlebot2机器人路径规划问题中。通过分析AU-ACS算法、DP-ACS算法处理机器人路径规划问题的效果,验证了改进蚁群算法解决机器人路径规划问题的可行性。

关键词：蚁群算法旅行商问题机器人路径规划自适应信息素更新密度峰聚类 turtlebot2机器人

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基于启发式机制的双种群蚁群算法研究及其应用

基于启发式机制的双种群蚁群算法研究及其应用

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作者：朱艳上海工程技术大学

学位级别：硕士

移动机器人是提高生产力,解放劳动力,提高人们生活水平的重要手段,因此如何最大限度赋予移动机器人智能,实现自主导航与控制,深受国内外研究人员的关注。路径规划作为移动机器人自主导航的关键技术之一,已经成为目前国内外研究的一大热... 详细信息

移动机器人是提高生产力,解放劳动力,提高人们生活水平的重要手段,因此如何最大限度赋予移动机器人智能,实现自主导航与控制,深受国内外研究人员的关注。路径规划作为移动机器人自主导航的关键技术之一,已经成为目前国内外研究的一大热点。蚁群算法自提出以来在解决路径规划问题上取得了大量研究成果,本文主要研究基于蚁群算法的机器人路径规划问题。本文从信息素更新方式的角度分析四种经典改进蚁群算法同AS算法的异同,还分析了蚁群算法各参数,主要包括基本参数,启发式信息以及信息素更新相关参数之间的关系,通过分析得出,启发式函数的构造以及信息素的更新对提高算法性能有重要作用。具体工作如下:首先,针对传统蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢等问题,提出引入方向信息的改进蚁群算法,具体的改进是基于ACS算法和A*算法,搜索前期不引入方向信息,以保证解的多样性,在路径后程将目标点信息引入到ACS的启发函数中,并通过动态变化的权重系数调整目标点信息对蚂蚁行动影响作用的大小。仿真实验表明,改进算法不仅加快了收敛速度,还能在一定程度上提升解的质量。其次,本文提出基于启发式函数的构造及信息素更新的启发式机制蚁群算法。针对起点或终点处存在凹型障碍物算法会陷入局部最优的问题,基于ACS算法提出两个方面的改进,在启发式构造方面,将当前节点的候选节点到终点的距离依次排序以分配权重,即下一节点距离终点越近分配权值越大,反之,则分配其的权值越小。在信息素更新方面,出现以下两种情形时引入惩罚函数,一是出现蚂蚁无法到达终点的情形,即蚂蚁进入死亡状态,二是当前最优路径的长度连续10代没有改变。实验结果表明,基于启发式机制的改进算法在收敛速度和解的质量方面有着良好性能,不仅可以用于普遍的障碍物环境,还可用于特殊的障碍物环境,适用性比较好。最后,提出改进的双种群蚁群算法及其在机器人路径规划上的具体应用。在启发式函数构造方面还是通过计算每个节点在各个方向上与目标点的距离,再进行运行方向判断;在信息素更新方面,设置信息交互条件,满足设置条件时交换两个种群的信息素。改进的双蚁群算法算法主要就是解决大规模环境下的路径规划问题,大规模地图获取途径是将激光传感器扫描到pgm格式的地图转化成栅格地图,转化后栅格图规模为354×354。借助Gazebo仿真平台,在仿真环境中模拟机器人路径规划的情形,键盘控制机器人完成扫图工作保存地图,调用地图设置起点和终点,验证机器人路径规划的仿真效果。通过操作Turtle Bot2机器人,验证机器人实际的路径规划情况。

关键词：机器人路径规划蚁群算法 ACS算法启发式机制栅格图 Gazebo仿真器 turtlebot2机器人

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自主移动机器人路径规划算法研究

自主移动机器人路径规划算法研究

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作者：刘晓倩长沙理工大学

学位级别：硕士

在机器人导航技术研究中,路径规划是自主移动机器人研究领域的重要内容之一路径规划按照某种优化准则(工作代价最小、路径最短、时间最短),在机器人的工作空间中寻找一条从起始位置到目标位置的无碰撞最优或次优路径。论文针对RRT(Rapid... 详细信息

在机器人导航技术研究中,路径规划是自主移动机器人研究领域的重要内容之一路径规划按照某种优化准则(工作代价最小、路径最短、时间最短),在机器人的工作空间中寻找一条从起始位置到目标位置的无碰撞最优或次优路径。论文针对RRT(Rapidly-Exploring Random Tree,快速搜索随机树)局部路径规划算法存在的问题进行分析并改进,并在MATLAB软件平台和ROS(Robot operating system,机器人开源操作系统)对算法进行验证。首先介绍了自主移动机器人的研究背景,简要介绍了国内外自主移动机器人的研究现状,综述了自主移动机器人导航的关键技术和研究热点。其次综述了 turtlebot2机器人导航中使用的关键技术—SLAM(Simultaneous localization and mapping,实时定位和建图)技术,全局路径规划算法A*、Dijkstra和局部路径规划算法DWA(Dynammic Windows Approach,动态窗口法)。针对DWA算法容易陷入极小值以及在复杂的环境下算法的成功率较低的缺点,论文使用改进的RRT算法作为turtlebot2导航中的局部路径规划算法。在复杂的室内环境,RRT路径规划算法向目标区域探索路径,存在收敛速度慢、规划路径过长的缺点。论文提出一种改进的RRT路径规划算法,该算法结合目标偏向策略,使算法快速向目标节点收敛;对选取节点的度量函数,加入了角度的影响;同时引入贪心剪枝策略,对冗余节点进行剪枝,提高了路径规划算法的效率;通过MATLAB仿真实验,验证了该算法的有效性。为了验证改进的RRT路径规划算法在机器人实际导航中的可行性,论文基于ROS搭建整个导航系统的整体架构,同时以turtlebot2机器人和激光雷达RPLIDARA2作为实验的硬件平台,在静态障碍的环境中对系统进行导航测试。机器人在未知环境中,采用SLAM技术准确自定位和构建周围环境的先验地图,然后根据先验地图,turtlebot2机器人自主从起始位置出发,在移动的过程中根据传感器测量到的实时数据更新局部地图并估计自身的位姿,准确、快速、安全的到达目标位置。实验结果表明:改进的算法在实际机器人的导航中具有可行性。

关键词：自主移动机器人路径规划 RRT算法 turtlebot2机器人

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