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申请/专利权人：西北工业大学深圳研究院;西北工业大学
申请日：2024-03-17
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118244625A
主分类号：G05B13/02
分类号：G05B13/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及一种基于正余弦算法改进的智能体路径优化方法，属于智能体和优化算法领域；首先根据正余弦算法正弦和余弦机制，对初始参数选择困难的问题，使用线性微分递减策略和混沌初始化，实时更新坐标；然后利用差分进化中变异、交叉、选择，根据全局和局部搜索，确定每个智能体的最终位置。本发明可以应用于智能体的路径搜索的算法中，在原路径搜索算法易陷入局部最优的问题下，寻找全局最优解。
主权项：1.一种基于正余弦算法改进的智能体路径优化方法，其特征在于步骤如下：步骤1：在X-Y-Z三维坐标系上，设置任务信息确定路径的起始点和目标点，并根据起始点和目标点确定路径区域；步骤2：采用基于正余弦算法改进的智能体路径优化算法进行每一时刻下智能体最优位置搜索，具体为：步骤2-1：根据正余弦算法正弦和余弦机制，对初始参数选择困难的问题，使用线性微分递减策略和混沌初始化，实时更新智能体坐标；在正弦期间，其位置坐标更新满足：Xit+1＝Xit+r1×sinr2×|r3Pit-Xit|在余弦期间，其位置坐标满足：Xit+1＝Xit+r1×cosr2×|r3Pit-Xit|其中，Xit为第t次迭代中当前解在第i个搜索因子上的位置，Pit为第i个搜索因子终点的位置；r1为递减的控制参数，r3为终点引入的权重，以随机强调r3或弱化r3终点在距离计算时的作用；将正余弦组合后得到： 其中，r2∈[0,2π]定义了朝向或背离终点的距离远近，r4∈0,1用于以相等的概率在正弦和余弦之间进行切换；步骤2-2：根据差分进化利用全局和局部搜索，每个智能体的最终位置由全局和局部搜索结果决定，通过变异、交叉和选择确定更新的最优位置的坐标；步骤3：将每次更新的最优位置的坐标，转换到X-Y-Z坐标轴上的各个路径点；步骤4：得到智能体的最优路径，路径规划结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学深圳研究院;西北工业大学 一种基于正余弦算法改进的智能体路径优化方法
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