遗传算法在农业移动机器人路径规划中的应用——基于矩阵二进制编码

基于生成编码、适应度函数、交叉和变异等4个方面,提出和实现了一种在农业移动机器人导航和路径规划中使用的矩阵二进制编码的新变种遗传算法。结合对农业移动机器人路径规划问题模型的分析,基于矩阵二进制编码的遗传算法,进行了农业移动机器人路径规划的MatLab仿真分析。实验结果表明:农业移动机器人在存在复杂障碍物的情况下能够实现路径规划与导航,且所求路径是该条件下机器人穿过障碍物耗时最少、运动代价最小的路线。

基于改进MOSFLA的多机协同任务分配

为解决多机协同任务分配这一多约束组合优化问题,提出了一种基于矩阵二进制编码的改进多目标混合蛙跳算法(multi-objective shuffled frog-leaping algorithm,MOSFLA)的任务分配策略。首先,建立了基于目标剩余价值、战机攻击损耗和航程代价的多目标优化模型;然后,对混合蛙跳算法的位置更新策略进行了改进,以保证更新过程中解的可行性及算法的全局收敛能力;最后,利用改进算法求解多机协同对地攻击任务分配问题,得出问题的Pareto最优解集。仿真实验表明,改进算法能够在较短时间内同时得出多个分配方案,增加决策的灵活性。