江苏省自然科学基金(BK2006218)
- 作品数：17 被引量：128H指数：6
- 相关作者：朱庆保程乐马卫鲍培明崔靖更多>>
- 相关机构：南京师范大学淮安信息职业技术学院江苏省信息安全保密技术工程研究中心更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法被引量：32
- 2007年
- 针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法.以机器人出发点为随机树的根节点,通过扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点.从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径.研究表明在同样的环境下与遗传算法、A*算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径.仿真实验也表明,即使在随机生成的复杂环境下,利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障.
- 国海涛朱庆保徐守江
- 关键词：机器人路径规划栅格法
- 双向ACO算法应用于静态机器人全局路径规划研究被引量：4
- 2012年
- 提出双向蚁群算法并应用于静态环境下的机器人全局路径规划问题.对栅格法环境建模进行改进,将传统的栅格法改进为膨胀栅格法;使用双向蚁群算法在出发点和目标点设置带有不同标记的两族蚂蚁相向爬行完成搜索,启发信息主要通过目标点、出发点和蚂蚁的当前位置二维坐标值计算得出;信息素存储采用方向信息素矩阵.仿真实验证明:即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径.
- 徐义晗程乐宋艳红郭艾华
- 关键词：蚁群算法路径规划
- 求解函数优化问题的快速连续蚁群算法被引量：39
- 2008年
- 用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢并易于陷入局部最小等问题.为此,根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的由侦察蚁和觅食蚁协作搜索的函数优化快速连续蚁群算法.该算法首先引入混沌序列确定侦察蚁的初始位置,然后由侦察蚁进行全局大视域快速搜索,且每迭代完一步和每迭代完一代都要对解进行评价,并对本代最优解的信息素进行标记,由此吸引觅食蚁在本代最优解周围空间进行小步长搜索.通过这种初始化方法和侦察蚁与觅食蚁的相互协作,不仅能很好的提高寻优精度,且使收敛速度大幅提高.计算机仿真实验结果表明,本算法寻优率高,收敛速度提高显著,效果令人满意.
- 马卫朱庆保
- 关键词：函数优化混沌序列
- 无线传感器网络中多基站定位的多目标蚁群算法被引量：11
- 2009年
- 根据多目标进化算法思想,提出了无线传感器网络中多基站定位的多目标蚁群算法.该算法用一组蚂蚁并行搜索,用一个蚂蚁所在位置表示一个基站定位,多蚂蚁位置的组合表示多基站的定位.计算单基站和多基站定位的适应度,再根据这两个适应度值调整蚂蚁觅食路径上的信息素,蚂蚁沿着信息素强的方向搜索,不断逼近多目标优化的Parote解,从而获得全局优化的多基站定位解.实验结果表明,该算法求得的多基站定位位置能有效提高网络性能,且适用性强.
- 鲍培明朱庆保
- 关键词：传感器多目标优化蚂蚁算法
- 二次划分和改进遗传算法的机器人路径规划被引量：1
- 2011年
- 针对已有基于遗传算法的机器人路径规划的栅格建模方法粒度难以控制及种群初始化等方面的不足,提出了根据障碍物启发信息对环境二次划分的方法,以使得种群染色体长度具有自适应环境的特点,从而有效地提高算法的优化效率和性能,同时,提出了基于保险矩阵初始化种群新方法,可提高初始种群在搜索空间的遍历性和有效性。仿真实验结果表明:应用该算法,机器人可在具有复杂障碍物的环境中快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障,效果显著。
- 崔靖朱庆保王娟
- 关键词：遗传算法隐性基因显性基因
- 未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划被引量：12
- 2010年
- 提出一种未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划算法.该算法在对Q值初始化时加入对环境的先验知识作为搜索启发信息,以避免学习初期的盲目性,可以提高收敛速度.同时,以滚动学习的方法解决大规模环境下机器人视野域范围有限以及因Q学习的状态空间增大而产生的维数灾难等问题.仿真实验结果表明,应用该算法,机器人可在复杂的未知环境中快速地规划出一条从起点到终点的优化避障路径,效果令人满意.
- 胡俊朱庆保
- 关键词：滚动路径规划移动机器人先验知识Q学习未知环境
- 新的仿生优化算法:食物车-蟑螂群优化算法被引量：1
- 2010年
- 提出一种新的仿生优化算法——食物车-蟑螂群优化算法。该算法模拟蟑螂的觅食行为,通过食物车在解空间定义域内抛洒食物,吸引蟑螂向食物爬行,完成搜索。在求解过程中通过巢穴变迁、平等搜索和食物筛选等策略加强全局搜索和局部搜索能力,提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,该算法寻优率高,收敛速度快。
- 程乐徐义晗张洪斌钱兆楼冯刚
- 关键词：仿生优化算法
- 复杂环境下基于贝叶斯决策的机器人路径规划被引量：8
- 2012年
- 提出了一种基于贝叶斯决策的机器人路径规划蚂蚁算法,该算法在路径节点选择方式上采用贝叶斯模型,通过后验概率对候选节点进行评估,解决了用传统蚂蚁算法进行路径规划时容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,机器人应用该算法可在复杂障碍环境下快速规划出一条全局优化避障路径。
- 王娟朱庆保崔靖
- 关键词：路径规划蚂蚁算法贝叶斯决策
- 基于二进制粒子群算法的移动机器人路径规划被引量：6
- 2009年
- 由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径,使算法受到一定的局限性.为此,研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法.首先用栅格法描述机器人工作环境,在此基础上,将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码,并以路径长度为适应值,产生初始种群后,再对粒子位置和速度进行更新,经过多次迭代,即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径.该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性.
- 王艳朱庆保
- 关键词：移动机器人路径规划栅格法
- 未知环境下基于快速搜索随机树的机器人路径滚动规划被引量：3
- 2009年
- 在未知环境下,移动机器人没有全局信息,一次只能规划出探测范围内的局部路径.针对这一特点,提出了一种全新的基于滚动窗口的快速搜索随机树算法.该算法以机器人出发点为根节点,充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点包括了目标节点,从根节点到目标节点的随机树的边即为规划出的路径.大量仿真实验表明,即使在障碍物非常复杂的未知地理环境下,该算法也能快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障.
- 蔡文彬朱庆保
- 关键词：移动机器人未知环境
