改进人工鱼群算法及其在多机器人定位与导航中应用

课题来源与背景： 课题来源：广西自然科学基金项目 背景：在自然生命中，各种高级生物都具有相应的智能，各种生命活动也都体现出相应的智能，如创造性、自主性、灵活性、进化性、遗传性及自适应、自组织、自镇定、自识别、自学习、自繁殖能力等。例如，人工鱼具有自主性和自适应能力，每条人工鱼都是一个自激发的智能体，而人工鱼群则是一个分布式的人工智能系统。人工鱼群算法是一种新型的群智能随机优化算法，它在解决优化命题的过程中引入了基于行为的人工智能思想，并通过动物自治体模式加以实现。人工鱼群算法模拟自然界中鱼的集群游弋觅食行为，通过鱼之间的集体协作使群体达到最优选择的目的，算法实现的重点是人工鱼模型的建立和个体人工鱼的觅食行为、聚群行为和追尾行为的描述和实现。人工鱼群算法本质上是一个复杂的智能系统，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其他方法结合等优点。对算法的研究应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。人工鱼群算法已经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究问题。

研究目的与意义： 该课题结合改进人工鱼群算法和多机器人系统群体行为的共性特点，重点研究动态环境下的多机器人群体协调控制，提出适合在动态、对抗环境下的多机器人群体协调控制律，多机器人系统通信规约以及无线传感网络下角色的动态分成、分配机制；多机器人系统群体之间的定位和导航算法，无线传感网络中通信竞争和冲突问题的决策建模，以及动态环境下多机器人系统群体避碰协调算法等，以保证团队行为的协调，因此有着重要的理论意义和实用价值。

主要论点与论据： 对动态环境下的多机器人系统群体协作定位与导航，通过无线传感网络技术在进行任务协调分配、定位和导航的研究。

创见与创新： 提出了两种改进的人工鱼群算法，解决了人工鱼群算法自适应变异和全局最优解域的问题；设计并完成制作了多机器人系统，解决了多机器人的协作定位与导航问题。

社会经济效益，存在的问题： 改进人工鱼群算法解决了高度复杂的组合优化问题，并用改进人工鱼群算法来解决实际性的应用问题，将动态环境下多机器人运动思想与改进人工鱼群算法进行融合，提高求解能力和改进人工鱼群算法的收敛性与稳定性；设计出适应动态环境下的多机器人系统的定位与导航策略；建立无线传感网络下的多机器人协调控制系统，实现了在环境动态变化时，多机器人系统仍能较好防止任务冲突和路径冲突，完成任务协作、行为协调、编队、定位和导航，完成了该课题的总体研究目标。但是随着社会的进步与新的人工智能技术的发展，对其在多机器人定位与导航中的应用，由于算法的差异性，将会产生更多新的方案。在该项目的研究基础上，对其它新的人工智能技术在多机器人定位与导航中的应用还需进一步深入研究。此外，如何将该项目研究成果更加有效地应用于实践，尚有许多工作需要去完善。

课题来源与背景：课题来源：广西自然科学基金项目； 背景：在自然生命中，各种高级生物都具有相应的智能，各种生命活动也都体现出相应的智能，如创造性、自主性、灵活性、进化性、遗传性及自适应、自组织、自镇定、自识别、自学习、自繁殖能力等。例如，人工鱼具有自主性和自适应能力，每条人工鱼都是一个自激发的智能体，而人工鱼群则是一个分布式的人工智能系统。人工鱼群算法是一种新型的群智能随机优化算法，它在解决优化命题的过程中引入了基于行为的人工智能思想，并通过动物自治体模式加以实现。人工鱼群算法模拟自然界中鱼的集群游弋觅食行为，通过鱼之间的集体协作使群体达到最优选择的目的，算法实现的重点是人工鱼模型的建立和个体人工鱼的觅食行为、聚群行为和追尾行为的描述和实现。人工鱼群算法本质上是一个复杂的智能系统，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其他方法结合等优点。对算法的研究应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。人工鱼群算法已经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究问题。研究目的与意义：该课题结合改进人工鱼群算法和多机器人系统群体行为的共性特点，重点研究动态环境下的多机器人群体协调控制，提出适合在动态、对抗环境下的多机器人群体协调控制律，多机器人系统通信规约以及无线传感网络下角色的动态分成、分配机制；多机器人系统群体之间的定位和导航算法，无线传感网络中通信竞争和冲突问题的决策建模，以及动态环境下多机器人系统群体避碰协调算法等，以保证团队行为的协调，因此有着重要的理论意义和实用价值。主要论点与论据：对动态环境下的多机器人系统群体协作定位与导航，通过无线传感网络技术在进行任务协调分配、定位和导航的研究。创见与创新：提出了两种改进的人工鱼群算法，解决了人工鱼群算法自适应变异和全局最优解域的问题；设计并完成制作了多机器人系统，解决了多机器人的协作定位与导航问题。社会经济效益，存在的问题：改进人工鱼群算法解决了高度复杂的组合优化问题，并用改进人工鱼群算法来解决实际性的应用问题，将动态环境下多机器人运动思想与改进人工鱼群算法进行融合，提高求解能力和改进人工鱼群算法的收敛性与稳定性；设计出适应动态环境下的多机器人系统的定位与导航策略；建立无线传感网络下的多机器人协调控制系统，实现了在环境动态变化时，多机器人系统仍能较好防止任务冲突和路径冲突，完成任务协作、行为协调、编队、定位和导航，完成了该课题的总体研究目标。但是随着社会的进步与新的人工智能技术的发展，对其在多机器人定位与导航中的应用，由于算法的差异性，将会产生更多新的方案。在该项目的研究基础上，对其它新的人工智能技术在多机器人定位与导航中的应用还需进一步深入研究。此外，如何将该项目研究成果更加有效的应用于实践，尚有许多工作需要去完善。