基于多目标人工蜂群算法的多机器人路径规划方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510179769.9
IPC分类号：G05D1/02
申请日期：
2015-04-16
申请人：
上海大学

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著录项信息

专利名称	基于多目标人工蜂群算法的多机器人路径规划方法
申请号	CN201510179769.9	申请日期	2015-04-16
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-07-29	公开/公告号	CN104808665A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05D1/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05D 非电变量的控制或调节系统（金属的连续铸造入B22D 11/16；阀门本身入F16K；非电变量的检测见G01各有关小类；电或磁变量的调节入G05F） G05D1/00 陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪（无线电导航系统或使用其他波的类似系统入G01S） G05D1/02 二维的位置或航道控制〔2〕	IPC分类号	G;0;5;D;1;/;0;2查看分类表>
申请人	上海大学	申请人地址	上海市宝山区上大路99号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海大学	当前权利人	上海大学
发明人	李敏;窦连航;李洋
代理机构	上海上大专利事务所（普通合伙）	代理人	陆聪明

摘要

本发明提出一种基于多目标人工蜂群算法的多机器人路径规划方法，属于路径规划技术领域，包括：路径规划问题的环境建模、多目标人工蜂群算法的参数初始化、三种蜜蜂迭代优化路径并确定非劣解集、排序保留优良路径和输出最优路径集合。本发明基于Pareto支配和拥挤距离的非支配排序的概念对标准人工蜂群算法进行改进，提出了适用于求解多目标优化问题的多目标人工蜂群算法。在路径规划过程中本算法可以考虑路径长度、平滑性和安全性等多个性能指标，并且一次路径规划可以获得一组Pareto最优路径。本发明提出的路径规划方法属于元启发式智能优化方法，不同于传统的单目标路径规划方法，能够更好的适应复杂环境中的路径规划任务。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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