黏菌觅食行为启发的改进多元宇宙的群体机器人控制方法技术

本发明专利技术公开了一种黏菌觅食行为启发的改进多元宇宙的群体机器人控制方法，包括步骤：获取群体机器人中各机器人的初始位置，并确定机器人的多元宇宙种群；基于多元宇宙算法，根据机器人的多元宇宙种群和优化参数，确定一次更新位置向量；基于黏菌觅食行为模型，根据各宇宙中机器人的一次更新位置向量，确定二次更新位置向量；当机器人的二次更新位置向量满足预设条件时，根据二次更新位置向量，确定机器人的输出位置向量。采用黏菌觅食行为的方式来改进多元宇宙优化算法，在根据多元宇宙优化算法的运动规则完成运动之后，再根据黏菌觅食行为进一步在局部最优和全局最优之间寻求最优解，且确保收敛速度较快，从而提高了群体机器人控制效率。人控制效率。人控制效率。

【技术实现步骤摘要】
黏菌觅食行为启发的改进多元宇宙的群体机器人控制方法


[0001]本专利技术涉及机器人控制
，尤其涉及的是一种黏菌觅食行为启发的改进多元宇宙的群体机器人控制方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着优化问题在现实生活中变得越来越复杂，使用传统的基于梯度的方法来解决这类问题变得越来越困难。因此，人们对求解问题的算法的稳定性和可靠性的要求也越来越高。因此，群智能算法作为一种模拟昆虫、动物、鸟类和鱼类的群体行为的算法，被广泛应用于解决这类问题。由于群智能算法的简单、高效和低计算复杂度，许多研究者提出了很多先进的群智能算法，如连续蚁群优化算法、蝙蝠优化算法、差分进化算法、萤火虫优化算法、飞蛾优化算法、粒子群优化算法、正余弦优化算法、樽海鞘群优化算法、果蝇优化算法等。此外，还有一种群智能算法，称为多元宇宙优化算法，该算法具有很强的解决最优方案的能力。因此，已经有许多研究者提出了许多多元宇宙优化算法的改进版本，并将其应用到了各个领域。
[0003]现有技术中，在群体机器人(包括无人机等)控制
，由于多元宇宙优化算法有限的搜索能力和较慢的收本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种黏菌觅食行为启发的改进多元宇宙的群体机器人控制方法，其特征在于，包括步骤：获取群体机器人中各机器人的初始位置，并根据所述机器人的初始位置，确定所述机器人的多元宇宙种群；其中，所述多元宇宙种群包括多个宇宙；基于多元宇宙算法，根据所述机器人的多元宇宙种群和优化参数，确定各宇宙中所述机器人的一次更新位置向量；基于黏菌觅食行为模型，根据各宇宙中所述机器人的一次更新位置向量，确定各宇宙中所述机器人的二次更新位置向量；当所述机器人的二次更新位置向量满足预设条件时，根据各宇宙中所述机器人的二次更新位置向量，确定所述机器人的输出位置向量。2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：当所述机器人的二次更新位置向量不满足预设条件时，通过所有宇宙中所述机器人的二次更新位置向量形成所述机器人的多元宇宙种群，并继续执行基于多元宇宙算法，根据所述机器人的多元宇宙种群和优化参数，确定各宇宙中所述机器人的一次更新位置向量的步骤，直至所述机器人的二次更新位置向量满足预设条件。3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述宇宙包括群体机器人中各机器人的位置向量，所述优化参数包括：虫洞存在的概率以及旅行距离值；其中，所述虫洞存在的概率根据当前迭代次数和最大迭代次数确定，所述旅行距离值根据当前迭代次数、最大迭代次数以及利用程度确定；所述基于多元宇宙算法，根据所述机器人的多元宇宙种群和优化参数，确定各宇宙中所述机器人的一次更新位置向量，包括：针对多元宇宙种群中每个宇宙，确定该宇宙的适应度值；根据各宇宙的适应度值，确定最优宇宙；根据各宇宙中所述机器人的位置向量，通过白洞/黑洞轨道转移，得到各宇宙中所述机器人的转移位置向量；根据各宇宙中所述机器人的初始位置、所述机器人的转移位置向量、所述虫洞存在的概率、所述旅行距离值以及所述最优宇宙，得到各宇宙中所述机器人的一次更新位置向量。4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述机器人的转移位置向量为：其中，表示第i个宇宙的第j个机器人的转移位置向量，表示第i个宇宙的第j个机器人的位置向量，r1表示[0,1]范围内的随机数，NI(U
i
)表示第i个宇宙的归一化适应度值，表示由轮盘机制选择的第k个宇宙的第j个机器人的位置向量。5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述机器人的一次更新位置向量为：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：任丽莉，赵东，吕启松，黄煜纯，孟雪飞，
申请(专利权)人：长春师范大学，
类型：发明
国别省市：