基于布谷鸟搜索算法的多智能体自动避障方法  

Multi-agent automatic obstacle avoidance method based on cuckoo search algorithm

作　　者：安文广[1] AN Wen-guang

机构地区：[1]河北金融学院,保定071051

出　　处：《制造业自动化》2022年第6期190-194,共5页Manufacturing Automation

摘　　要：提出基于布谷鸟搜索算法的多智能体自动避障方法,提高多智能体的避障效果。基于人工势场法原理确定多智能体受到的引力、斥力及增益系数,通过布谷鸟个体优劣排序确定不同飞行方式以及设定权重系数实现布谷鸟搜索算法的改进,利用改进后的布谷鸟搜索算法优化人工势场法的引力、斥力增益系数,为各智能体提供避障路线规划,利用队形伸缩因子、环境适应度函数选择合适编队队形,实现多智能体的自动避障。实验结果表明:该方法可根据动态环中障碍物的分布,规划避障路线,并采取适合的编队队形完成自动避障,且对不同目标避障跟踪时,时间方差均值均低于0.15,具有突出避障效果。

关 键 词：布谷鸟搜索算法 多智能体 自动避障 人工势场法 增益系数 适应度函数 

分 类 号：TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]