刘晓莹
- 作品数：4 被引量：17H指数：3
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 混沌蚁群算法在多机器人任务规划中的应用研究
- 多机器人系统中,任务规划对改善移动机器人的导航性能,减少机器人在移动过程中出现的不确定性有着至关重要的作用。在诸如星球探测,智能交通,电子装配等应用领域,机器人是一种高度受限的资源,其导航性能直接影响各应用系统的效率。
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- 刘晓莹
- 关键词：多机器人系统混沌蚁群算法正交试验法
- 文献传递
- 当代学习自适应混合离散粒子群算法研究被引量：1
- 2009年
- 针对NP-hard组合优化及粒子群算法离散化问题,提出一种当代学习自适应混合离散粒子群算法对其进行求解.依据粒子多样性的变化规律,引入自适应扰动算子,以保持种群进化能力;根据成功的粒子群社会学习能力和个体学习能力,提出粒子群当代学习因子以体现粒子当代学习能力,进而改进其运动方程,使算法稳定性得到提高;最后融入近邻搜索变异策略,提升算法局部求精能力.实验表明:当代学习自适应混合离散粒子群算法较其他三种离散粒子群算法在解的质量方面有所改进,并首次在算法稳定性上得到了较大进步,为离散粒子群算法稳定性研究提供了新的思路.
- 余伶俐蔡自兴高平安刘晓莹
- 关键词：离散粒子群
- 均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用与研究被引量：4
- 2009年
- 提出了一种求解群集机器人协作任务规划问题的均分点蚁群算法(EDPACA)。通过多组蚂蚁群相互协作搜索,构架了一种新蚁群算法的解结构,并设计了更合理的评估函数,使其在评价时充分考虑均衡任务点探测,最后利用2-opt技术解决了各子周游路径的交叉问题,获得了总代价最优的解。该算法将蚁群技术首次应用于集群机器人的任务调度规划中,成功解决了中大规模任务规划问题。仿真实验结果表明,均分点蚁群算法能提高群集机器人执行任务的效率,同时也是解决多旅行商问题的另种新思路。
- 余伶俐蔡自兴刘晓莹高平安
- 关键词：蚁群算法
- 一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究被引量：8
- 2010年
- 针对群机器人协作任务规划问题,提出一种正交混沌蚁群算法(OCACA)对其进行求解.该算法的思想是首先采用正交法对任务目标进行聚类,然后利用混沌技术对蚁群初始解进行优化,改进初始个体质量,并用混沌扰动策略避免搜索进入局部最优,最终获得了总代价最优解.该算法将正交混沌蚁群算法首次应用于群机器人的任务规划中,成功解决了中大规模任务规划问题.仿真实验结果表明:正交混沌蚁群算法能提高多机器人执行任务的效率,同时也是解决多旅行商问题的另种新思路.
- 刘晓莹蔡自兴余伶俐高平安
- 关键词：蚁群算法群机器人混沌
