带自适应整定参数的机器人达尔文粒子群优化算法

• 作者: 余志鹏
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: RDPSO 机器人群族 上下文评价 自适应 感知能力
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 智能检测与控制
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TP1
• 字数: 4321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201503021

摘要

对基数庞大的机器人群族引入达尔文粒子群优化算法(PPSO).该算法将自然选择应用到粒子群算法中,对整个机器人群族进行动态分割,根据上下文评价指标配合机器人行为对机器人的行为进行预测,提高了机器人群族运动的最优逃脱方案成功率.仿真试验表明,通过对该算法的输入参数进行自适应整定,可以改进系统的收敛率,增加通信的约束,使整个机器人群族在未来更大的范围内有效驱动数量更大的无线机器人群族.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余志鹏	顺德职业技术学院电信系	11	3	1.0	1.0