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《上海交通大学》 2011年
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群体智能算法的评估与分析

甘旭东  
【摘要】:群体智能被广泛的应用于多机器人系统及无线传感网络中,是近些年国内外的研究热点之一。面对种类繁多,描述多样,性能不一的群体智能算法,如果能够有效的评估检验群体智能算法的性能并提出改进优化的方向,对于群体智能算法的研究将具有很重要的意义。 群体智能算法重点关注如何平衡多机器人系统中的两大基本冲突:感知能力和能量消耗之间的冲突。智能群体中的每个个体都被认为是简单的,同步的及同构的。简单指的是每个机器人的能力是有限的,同步指的是所有的机器人的行为是并发的,同构指的是每个机器人的结构和功能是基本一致的。 尽管个体简单,群体智能应用下的多机器人系统却可以完成复杂的协同工作。国内外对群体智能算法做过很多研究,但是绝大多数往往关注如何设计一个优秀的群体智能算法上,很少有人尝试设计一种有效的方案来验证群体智能算法的性能并优化其算法。 群体智能算法的性能评估与传统算法的评估相比有很大不同,也使得其方法和侧重点有很多不一样的地方。相对于传统算法的评估,群体智能算法的性能评估难点体现在如下几个方面:多目标运动数据的采集,大规模粒子系统的建模,算法描述多样性的统一度量,粒子间交互的描述,能耗和感知能力的综合评估等。 本研究创新性的采用了摄像头来采集多目标运动数据,设计了一种改进的多目标跟踪算法来记录场景中运动着的多机器人系统的轨迹。随后将采集到的数据送到后台进行分析,以最优化理论为基础,设计了一种适用于智能群体的评估方法,给出当前系统的性能衡量。同时,引入了热力学和量子力学中的主方程对智能群体进行建模,达到对该群体智能算法提出优化意见和改进方向的目的。 实验数据显示,我们所提出的方法是一种有效的,通用的,自动化的及扩展性很强的多机器人评估与优化综合系统。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP242

【共引文献】
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