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一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究
被引：29
作者：
刘晓莹
蔡自兴
余伶俐
高平安
机构：
[1] 中南大学信息科学与工程学院
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
蚁群算法;
群机器人;
任务规划;
正交聚类;
混沌;
D O I：
10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2010.01.032
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
080201 [机械制造及其自动化];
摘要：
针对群机器人协作任务规划问题,提出一种正交混沌蚁群算法(OCACA)对其进行求解.该算法的思想是首先采用正交法对任务目标进行聚类,然后利用混沌技术对蚁群初始解进行优化,改进初始个体质量,并用混沌扰动策略避免搜索进入局部最优,最终获得了总代价最优解.该算法将正交混沌蚁群算法首次应用于群机器人的任务规划中,成功解决了中大规模任务规划问题.仿真实验结果表明:正交混沌蚁群算法能提高多机器人执行任务的效率,同时也是解决多旅行商问题的另种新思路.
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页数：5
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