[發(fā)明專利]基于動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法的群機(jī)器人搜索方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710272608.3
• 申請(qǐng)日: 2017-04-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107103356B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 花廣如;趙東雷;田微;賀寧寧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)（保定）
• 主分類號(hào): G06N3/00
• 分類號(hào): G06N3/00
• 代理公司: 上海海頌知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31258
• 代理人: 任益;邢黎華

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法的群機(jī)器人搜索方法，具體包括以下步驟：采用組合拍賣法對(duì)搜索問(wèn)題建模；設(shè)置搜索領(lǐng)域以及搜索時(shí)間T；利用動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法進(jìn)行搜索，直到整個(gè)搜索區(qū)域搜索完成或者設(shè)定的搜索時(shí)間達(dá)到，結(jié)束搜索。本發(fā)明基于動(dòng)態(tài)粒子算法和蜜蜂算法，應(yīng)用于群機(jī)器人作業(yè)過(guò)程中，能夠使群機(jī)器人在較短的時(shí)間內(nèi)迅速搜索到目標(biāo)，大大提高了搜索效率以及搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器人自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種群機(jī)器人的搜索方法。

背景技術(shù)

近幾年，全球開(kāi)啟工業(yè)4.0模式，其發(fā)展方向是走向互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)、信息流和數(shù)據(jù)流的進(jìn)一步融合，也加快了機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展速度，提高了機(jī)器人軟硬件技術(shù)，拓寬了移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用的范圍，由機(jī)器人來(lái)完成服務(wù)、家居生活、工業(yè)生產(chǎn)等方面的工作成為一種勢(shì)不可擋的潮流，在餐廳中做服務(wù)員的機(jī)器人、工廠中忙于生產(chǎn)的機(jī)械臂等隨處可見(jiàn)。

雖然單個(gè)機(jī)器人可以完成一些簡(jiǎn)單的任務(wù)，但是由于單個(gè)機(jī)器人一般都體積大、能耗高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，靈活性差，在使用單機(jī)器人進(jìn)行搜索任務(wù)時(shí)的效果不是很好，而群機(jī)器人因?yàn)槠潴w積小、數(shù)量多、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、比較靈活、魯棒性強(qiáng)，比單個(gè)機(jī)器人更容易控制，而且其容錯(cuò)能力強(qiáng)，即使其中某個(gè)機(jī)器人壞了，也不會(huì)影響整體的搜索等特征，因此，近幾年受到越來(lái)越多的關(guān)注。

研究利用群機(jī)器人搜索目標(biāo)，在理論和實(shí)際研究中都有重要的意義。從理論上來(lái)說(shuō)，通過(guò)研究群機(jī)器人尋找目標(biāo)的過(guò)程，可以促進(jìn)對(duì)群體自組織原理及協(xié)同行為涌現(xiàn)規(guī)律的研究。從實(shí)際上來(lái)說(shuō)，研究利用群機(jī)器人搜索目標(biāo)，可以利用機(jī)器人代替人完成很多工作，比如排雷排爆、空間探測(cè)、地震等災(zāi)難后的幸存者搜索、礦難搜救問(wèn)題等，從而使機(jī)器人的應(yīng)用變得更加廣闊。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明需要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種高效率的群機(jī)器人搜索方法。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案如下。

基于動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法的群機(jī)器人搜索方法，具體包括以下步驟：

A.采用組合拍賣法對(duì)搜索問(wèn)題建模；

其中，

x_ij＝0,1,(i,j＝1,2,…,n)；

c_ij表示機(jī)器人R_i搜索目標(biāo)G_j所需要的代價(jià)；

B.設(shè)置搜索領(lǐng)域以及搜索總時(shí)間T；

C.利用動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法進(jìn)行搜索，直到整個(gè)搜索區(qū)域搜索完成或者設(shè)定的搜索時(shí)間達(dá)到，結(jié)束搜索。

上述基于動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法的群機(jī)器人搜索方法，步驟C具體包括以下內(nèi)容：

C1.利用蜜蜂算法進(jìn)行全局搜索；

C2.當(dāng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)之后，轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)粒子群搜索算法進(jìn)行局部搜索，確定動(dòng)態(tài)粒子群搜索時(shí)間T₁；在T₁時(shí)間內(nèi)，一直采用動(dòng)態(tài)粒子群搜索算法進(jìn)行目標(biāo)位置的確定；確定目標(biāo)位置后，判斷是否完成整個(gè)區(qū)域的搜索，如果完成，則結(jié)束當(dāng)前區(qū)域的搜索；如沒(méi)有確定目標(biāo)，則在T₁時(shí)間到達(dá)后，轉(zhuǎn)換為蜜蜂算法，繼續(xù)進(jìn)行當(dāng)前區(qū)域的搜索；

C3.如果蜜蜂算法沒(méi)有發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，一直使用蜜蜂搜索算法進(jìn)行搜索，直到整個(gè)搜索區(qū)域搜索完成或者搜索總時(shí)間T到達(dá)，結(jié)束搜索。

上述基于動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法的群機(jī)器人搜索方法，步驟C1具體包括以下內(nèi)容：

C11.初始化被隨機(jī)釋放在搜索環(huán)境中的偵查蜂位置；

C12.計(jì)算偵查蜂的適應(yīng)度值，按降序排列，選取出nb只最佳蜂；