检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国防科技大学机电工程和自动化学院,湖南长沙410073
出 处:《计算机仿真》2009年第10期179-181,220,共4页Computer Simulation
基 金:国家自然科学基金重点资助项目(60234030)
摘 要:基于多目标进化算法的机器人路径规划问题存在求解速度慢的不足,为提高求解效率,提出了一种多目标二次优化方法(MOQO)。在MOQO方法中首先引入二次优化的思想,通过离线的全局优化为在线的局部优化提供一个次优的初始解集,以更有效利用全局优化过程的先验信息和进化信息,从而加速后期的局部优化操作;其次,在MOQO方法中还提出了一种改进的多目标进化算法PPMOEA,以进一步提高优化求解的实时性能。最终的机器人路径规划仿真实验测试了MOQO方法对进化求解操作的加速效果,证明了方法的有效性和可行性。A method named Multi - objective Quadratic Optimization ( MOQO ) is proposed for robot path - plan- ning to raise the computation efficiency of the former multi - objective evolutionary algorithm. Firstly, a quadratic optimization idea is introduced into MOQO, namely, through an offfine global optimization process to provide a subopti- mal initial solution set for the online local optimization process, thus using the apriori knowledge and evolutionary in- formation in the former optimization process more effectively, and accelerating later the local optimization process. Secondly, a modified multi -objective evolutionary algorithm is proposed in MOQO to improve the real -time per- formance of optimization process. Lastly, the simulations and trials show that the MOQO can accelerate the evolution- ary operation process effectively, and the feasibility and validation of MOQO are confirmed.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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