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吴洪岩

作品数：4 被引量：28H指数：2
供职机构：东北师范大学计算机学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 4篇机器人
  • 2篇导航
  • 2篇多机器人
  • 2篇蚁群
  • 1篇导航研究
  • 1篇移动机器人
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇智能机器人
  • 1篇任务分配方法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇群算法
  • 1篇群体智能
  • 1篇自动控制
  • 1篇自动控制技术
  • 1篇自主导航
  • 1篇自主移动机器...
  • 1篇控制技术
  • 1篇机器人导航

机构

  • 4篇东北师范大学

作者

  • 4篇吴洪岩
  • 3篇刘淑华
  • 3篇张嵛
  • 1篇付帅
  • 1篇刘杰

传媒

  • 1篇东北师大学报...
  • 1篇吉林大学学报...
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 1篇2010
  • 3篇2009
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于强化学习的自主移动机器人导航研究
未知环境下移动机器人缺少先验知识，移动机器人自主学习以提高对环境的适应能力，是实现移动机器人在未知、复杂环境中成功应用的关键。反应式导航是提高移动机器人在未知环境下实时性和适应性的重要手段。近年来，在诸多反应式导航方法中...
吴洪岩
关键词：移动机器人智能机器人自主导航程序设计
文献传递
基于粒子群蚁群算法的多机器人任务分配方法被引量：2
2009年
针对大规模多移动机器人松散耦合型任务分配问题,探讨了机器人联盟形成问题中的关键,并且提出一种基于粒子群蚁群算法的任务分配机制.结果表明,粒子群蚁群算法得到的分配解要明显优于基本蚁群算法,并且不易出现早熟现象.
刘淑华张嵛付帅吴洪岩
关键词：蚁群算法
基于群体智能的多机器人任务分配被引量：13
2010年
针对具有松散和紧密耦合型任务的大规模多机器人系统,研究了基于群体智能的任务分配方法。系统采用层次结构,高层用蚁群算法实现松散耦合型任务分配的寻优,提出逆转分配思想让蚂蚁代表任务,为每个任务选择任务的承担者。底层分别提出了基于蚁群、粒子群蚁群和量子蚁群实现机器人联盟的形成——产生紧耦合型任务解,并进行仿真。仿真结果表明,基本蚁群算法得到的解质量最差;粒子群蚁群算法得到的分配解最好,但是运算时间最长;量子蚁群算法得到的解稍次于粒子群蚁群算法,但分配时间比另两种算法减少了一半。因此,在大规模的多机器人任务分配中,量子蚁群算法具有更强的适用性。
刘淑华张嵛吴洪岩刘杰
关键词：自动控制技术蚁群优化
基于RBFNN的强化学习在机器人导航中的应用被引量：11
2009年
在复杂连续环境下,强化学习系统的状态空间面临维数灾难问题,需要采取量化的方法,降低输入空间的复杂度。径向基神经网络(RBFNN:Radial Basis Function Neural Networks)具有较强的函数逼近能力及泛化能力,由此提出了基于径向基神经网络的Q学习方法,并将其应用于单机器人的自主导航。在基于径向基神经网络的强化学习系统中,用径向基神经网络逼近状态空间和Q函数,使学习系统具有良好的泛化能力。仿真结果表明,该导航方法具有较强的避碰能力,提高了机器人对环境的适应能力。
吴洪岩刘淑华张嵛
关键词：Q学习RBF神经网络
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