具有自适应度双群体PSO的组群机器人队形控制
针对粒子群算法对约束条件的优化处理问题,提出一种具有自适应度双群体粒子群优化算法,该算法将目标函数与约束条件分别考虑,形成2种群体以不同目标为前提同时向最优解进化;并分别对2种群体的适应度引入自适应权重系数与相应调整策略,基于并非所有非可行个体均劣于可行个体概念,动态地调整其适应度以保证部分非可行个体向可行域进化.将其应用于组群机器人队形控制中,链型结构(纵队)队形仿真结果表明了该算法的有效性。该粒子群算法为实际应用中约束优化问题的求解提供了新的途径.
粒子群优化 自适应度 队形控制 组群机器人
张皓 陈雪波 马德楠
辽宁科技大学 电子与信息工程学院,鞍山 114044
国内会议
北京
中文
1751-1755
2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）