重庆市自然科学基金(cstc2012jjA40021)
- 作品数：2 被引量：20H指数：1
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- 基于多智能体粒子群优化的移动机器人动态路径规划
- 2015年
- 为确保机器人在动态环境下无碰撞地到达目标位置,将多Agent粒子群优化(multi-agent particle swarm optimization,MAPSO)引入到粒子滤波(particle filter,PF)中,提出一种基于多Agent粒子群优化粒子滤波(multi-agent particle swarm optimized particle filter,MAPSOPF)的路径规划方法。通过多Agent系统的竞争、协作机制,调整MAPSOPF中粒子的提议分布,更新预估粒子的位置。与PSOPF(particle swarm optimized)算法相比,所提算法的迭代步数减少了50%~60%,计算时间复杂度降低了5%~50%。与改进的遗传算法(MGA)相比,MAPSOPF算法的计算时间复杂度降低了95%。3种算法中,MAPSOPF可近似得到最短的路径。实验结果表明提出的算法可有效应用于移动机器人动态路径规划。
- 李腊梅唐贤伦张莉陈龙
- 关键词：路径规划动态环境
- 多智能体粒子群优化的SVR模型预测控制被引量：20
- 2014年
- 参数的优化选择对支持向量回归机的预测精度和泛化能力影响显著,鉴于此,提出一种多智能体粒子群算法(MAPSO)寻优其参数的方法,并建立MAPSO支持向量回归模型,用于非线性系统的模型预测控制,推导出最优控制率.采用该算法对非线性系统进行仿真,并与基于粒子群算法、基于遗传算法优化支持向量回归机的模型预测控制方法和RBF神经网络的预测控制方法进行比较,结果表明,所提出的算法具有更好的控制性能,可以有效应用于非线性系统控制中.
- 唐贤伦李洋李鹏刘念慈
- 关键词：支持向量回归机多智能体粒子群优化模型预测控制
