一种基于禁忌搜索与粒子群算法的目标源定位与避障方法技术

本发明专利技术涉及一种基于禁忌搜索和粒子群算法的目标源定位与避障方法，该方法包括：建立表征目标源信号强度的适应度函数模型，将智能体视作粒子，初始化粒子群算法参数并清空禁忌列表；依据粒子的加权平均速度判断是否更新禁忌列表，结合禁忌搜索进行移动和避障；更新适应度值和全局、局部最优位置，并执行速度和位置更新策略；重复迭代直至智能体定位到目标源或满足迭代终止条件，最终智能体定位到最优目标源。与现有技术相比，本发明专利技术解决了智能体在没有环境先验知识的条件下，陷入障碍物中无法脱离的问题。脱离的问题。脱离的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于禁忌搜索与粒子群算法的目标源定位与避障方法


[0001]本专利技术涉及目标信号源搜索领域，尤其是涉及一种基于禁忌搜索与粒子群算法的目标源定位与避障方法。

技术介绍

[0002]在搜索区域中，通过对信号强度的测量来定位信号源的任务被称为目标信号源定位问题。信号源定位问题由于其各种潜在的应用而引起了人们的广泛关注。该问题要求多智能体在未知环境中自组织搜索信号源位置，即信号强度最大处，并且有一定的约束。智能体具有一定感知能力，能够检测到其所在位置的信号强度，并通过群体协同来定位信号源所在位置。这个问题存在于各种不同的场景中，如环境监测、灾区搜索和救援行动、化学品泄漏调查等等。由于此类任务很可能发生在危险环境中，会对人类生命会造成威胁，专利技术一种无人自主多智能体协同搜索方法是很有必要的。
[0003]近年来，很多学者对源定位问题进行了一系列的研究，提出了梯度下降/上升、基于机制、仿生行为等方法。如一个多智能体系统通过合作获得一个更好的梯度的估计。通过蜂群算法引导智能体围绕信号源聚集。粒子群优化器(PSO)由于其良好的性能和与智能体的兼本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于禁忌搜索和粒子群算法的目标源定位与避障方法，其特征在于，该方法包括：建立表征目标源信号强度的适应度函数模型，将智能体视作粒子，初始化粒子群算法参数并清空禁忌列表；依据粒子的加权平均速度判断是否粒子是否陷入禁忌区域以及更新禁忌列表，结合禁忌搜索进行移动和避障；更新适应度值和全局、局部最优位置，并执行速度和位置更新策略；重复迭代直至智能体定位到目标源或满足迭代终止条件，从而使得智能体定位到最优目标源。2.根据权利要求1所述的一种基于禁忌搜索和粒子群算法的目标源定位与避障方法，其特征在于，所述初始化粒子群参数具体为：初始化种群初始大小N，加速因子c1和c2，问题维度D，迭代次数T并清空禁忌列表；随机初始化粒子的速度v
i
＝(v
i1
，...，v
ij
，...，v
iD
)和位置x
i
＝(x
i1
，...，x
ij
，...，x
iD
)，其中i为第i个粒子。3.根据权利要求1所述的一种基于禁忌搜索和粒子群算法的目标源定位与避障方法，其特征在于，所述局部最优位置和全局最优位置的更新公式如下：征在于，所述局部最优位置和全局最优位置的更新公式如下：其中，p
i
＝(p
i1
，...，p
id
，...，p
iD
)表示第i个粒子的最佳位置，g＝(g1，g2，...，g
D
)表示粒子群所确定的全局最优位置，k表示当前迭代次数。4.根据权利要求3所述的一种基于禁忌搜索和粒子群算法的目标源定位与避障方法，其特征在于，所述速度和位置更新策略如下：征在于，所述速度和位置更新策略如下：其中，为第k次迭代第i个粒子的速度，p
i
＝(p
i1
，...，p
id
，...，p
iD
)表示第i个粒子的最佳位置，g＝(g1，g2，...，g
D
)表示粒子群所确定的全局最优...

【专利技术属性】
技术研发人员：张军旗，吴韵哲，王成，臧笛，康琦，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：