智能优化算法路径规划图

Ⅰ 智能无人系统要用哪些路径

获取智能体的路径优化函数
1、基于不动点定理，将所述智能体的路径优化函数转换为等价的不动点方程；
2、基于所述不动点方程，获取完备单纯形序列；
3、基于所述完备单纯形序列确定粒子群优化算法的初始种群规模和粒子初始位置，实现智能体的最优路径规划。随着现代技术的发展，飞行器种类不断变多，应用也日趋专一化、完善化，如专门用作植保的大疆PS-X625无人机，用作街景拍摄与监控巡察的宝鸡行翼航空科技的X8无人机，以及用作水下救援的白鲨MIX水下无人机等，决定飞行器性能主要是内部的飞控系统和外部的路径规划问题。就路径问题而言，在具体实施任务时仅靠操作员手中的遥控器控制无人飞行器执行相应的工作，可能会对操作员心理以及技术提出极高的要求，为了避免个人操作失误，进而造成飞行器损坏的危险，一种解决问题的方法就是对飞行器进行航迹规划。

Ⅱ 移动机器人路径规划算法研究综述（一）

移动机器人路径规划: 指的是各种传感器对机器人自身的影响，依照环境的感知，通过一个或多个评判标准规划安全的运行路线，寻找出一条机器人能从从起始点运动到目标点的最佳路线。在规划中根据机器人功能用一定的算法计算机器人绕过某些必要的障碍物所需要完成的时间和效率，上述讲到可以将计算机路径规划分为全局和局部路径。全局路径和局部路径各有各的优势，我们要在此基础上，在机器人绕开障碍物的同时也要尽量选择最优路线。

全局规划 ： 在于全面解决环境的规划问题，全局路径规划是在整体的环境下 在环境寻找最优路径，最终引导路径从起始点到最终点 所成为的是最优路径。

局部规划 ：说重点是在表示对未知或者已经知道的部分路径问题。因 为局部路径规划的不确定性，所以具有很高的灵活性，在 工作中根据环境去调整。但因为是局部环境特征，所以路 径只能代表局部最优。

图搜索算法基于各种算法，其中有代表性的是A*算法，以移动机器人作为关键部分，将机器人和障碍物在移动过程中看做各种有目标的关键点，在机器人绕障碍物的时候将它以点成线，以线成面，将其构成一个图，这个图叫做可视图。因为可视图的目标点是可以看见的，从个点到另一个点需设置成清晰可见的两个顶点。图搜索就会变成像数学问题中求最短路线的问题，从起点到目标点最短的距离。通过优化算法，删除不必要的连线，简化可视图，缩短搜索时间。该方法可以算出最优的距离，可以准确计算使机器人靠近障碍物时迅速的闪躲。

A*算法在说图搜索法的时候讲到过，它相对来讲最有效求解最短路径的方法它通过控制实验使其走过从开始到结束的所有设立的点，然后通过数据计算选择一个最短的路径作为移动机器人的路径，它通过这种方法进行进一步的 探索 研究，一次次的找出最短和最长的路径。其中很多前辈都用自己独特的方法做这种实验，具有代表性的有王中玉和李强，像李强就是一个目标向另一个目标的节点性扩展，有效减少了实验过程的繁琐问题，提高了实验的效率。

智能仿生算法是模模仿自然界中动物进化或者有些昆虫觅食捕猎的行为，利用动物的方法来解决研究中的各项闸题。.其中包括蚁群氟法和料群算法等。

蚁群算法是受自然界中蚂蚁觅食这种行为启发而产生的算法，这种方法也叫ACA，最早在1991年提出，他们发现蚂蚁在觅食的过程中，通过分泌一种叫做信息素的东西，会在已走过的道路上留下痕迹蚂蚁走的越多，留下来的信息素就会越多，后来再次觅食的蚂蚁就会根据信息素来确定自己要走的路线，搜索信息素浓度最高的最短路径，这样最优路径就会被选出来了。根据文献中对于这种信息的分析，全局路径在蚂蚁群法中会被根据蚂蚁数量，期望启发因子和信息素的数量做影响我们要根据所有可能出现新的问题的方向，考虑各种因素，通过移动机器人规划路径，使路径快速准确的收敛于最优路径，从信息素改进，提高算法的收敛速度和蚂蚁的搜索效率。

这是目前来看较为有效的解决组合优化问题时的算法。这种通过研究金属热在算法中被处理时的有效退火， 在开始的时候控制金属环温度的有效降低，在发生突变事件时，有效进行随机搜索，在出现状况的同时简单收集数据。 模拟退火算法的优势是简单有效，控制的数据相对较少，具有弹性等，但同时也会出现概率性，发生速度慢等问题。 通过模拟退火法进行局部路径规划可以进行简单的促使路径脱离原始路径，发现新的跳跃的目标点，最终达到自己所要找的最优路径。

人工势场是将机器人所在的环境路径规划，做成人工场中的运动，这是一种抽象的人造受力场， 通过目标点对机器人产生的“引力”以及障碍物产生的“斥力”来移动机器人的运动输出，还有在各种环境下产生的合力来确定机器人的输出。 这种方式的优点是结构简单，便于底层的实时控制，规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但仍存在局部最优和易在狭窄通道中动荡的缺点。当环境的要求比较过的时候，它的虚拟合力便会成为零，这就会进一步导致机器人不能继续执行任务[圆。利用人工势场启发函数，实现全局最优，避免局部最优。针对人工势场法存在的缺陷，引入斥力模型，在路径规划时机器人便可以避开局部极小点，进一步优化路径规划中的问题。

（1）现有算法的改进。虽然关于路径规划算法很多，并且取得很多成果，但是每种算法都有自己的局限性，不能很好地适应更复杂的环境，因此对算法进行不断的创新改进俨然成为了一个成本相对较低突破点；
（2）多机器人协同路径的研究。随着机器人工作环境的不断扩大、任务的复杂度的增加以及应用范围的扩大，系统需根据环境和任务在保证成员之间相互交换信息的前提下高效、快速、准确地组织多个机器人协同并行的完成多个任务。

（3）新路径规划算法的研究。随着 科技 的发展，寻找更新更优的路径规划算法解决复杂的路径规划问题将会成为一种趋势[]。比如近几年兴起的深度学习、强化学习等或是未来新的仿生算法的出现。
（4）路径规划算法的有效结合。任何的单一路径规划算法都不可能解决所有实际应用中的路径规划问题，特别是面对复杂环境下的任务，加之研究新算法的难度较大，将出现更多的相互结合的路径规划算法来弥补彼此的不足。

机器人路径规划技术研究主要集中在以下几个方面：（1）新的路径方法的研究；（2）机器人底层控制与路径规划算法的结合研究；（3）多机器人任务分配、通信协作及路径规划的研究。

Ⅲ 有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在二维二值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

两大类：
1. 完备的（complete)
2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的

一 完备的规划算法

A*算法

所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。
这一大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成二值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了一条路径再简单平滑了一下么）。
完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在二维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第二大类算法的产生。

二 基于采样的规划算法

RRT-connect算法
这种算法一般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒一定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样一个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒一个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法一般在高维度的规划问题中广泛运用。

三 其他规划算法
除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是一种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了一定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。

APF（人工势场）算法

至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。

Ⅳ 代码！！！－－基于遗传算法在路径规划优化中的应用

遗传算法， 是人工智能的一种算法的。

以前图书馆有看到， 很多相关的书的，不要寄望于自己什么都不做，就找人家帮忙啦。

Ⅳ 机器人路径规划中传统算法和智能算法的区别

传统算法虽然结果一定是最优解，但是运算量极大，可能会有lag。
相反，采用一定的智能算法，虽然每次选择不一定最优，但是基本上都能快速（<=0.1s）判断，而且只要设定一定的纠错算法，总体效率远高于传统算法。

Ⅵ IOTMS怎么智能规划路线，优化路径

IOTMS系统通过获取订单系统的订单信息，计算每个门店所需货物的重量、体积等信息，系统根据门店的位置信息以及配送车的体积，计算出车辆所装载的货物以及途径的门店，行成一条配送路线。同时，图川智能IOTMS系统，结合GPS定位系统以及实时路况，对排车及路线进行优化，经过精细化的计算，对配送路线进行优化，从而形成最优的配送路线，提高车辆满载率，提升货物配送效率。

Ⅶ 什么是智能优化算法

群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：

Step1：设置参数，初始化种群；

Step2：生成一组解，计算其适应值；

Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值；

Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转向Step2；

各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动步长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

(7)智能优化算法路径规划图扩展阅读

优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。

优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。

Ⅷ 路径规划有几种方法

路径规划模块需要根据局部环境感知、可用的全局车道级路径、相关交通规则，提供能够将车辆引导向目的地（或目的点）的路径。路径规划可分为全局路径规划方法、局部路径规划方法和混合路径规划方法三种。

Ⅸ 谁能简单解释一下 谷歌，搜狗地图是如何实现自动路径规划的

一般采用的是A*路径规划算法
网络对此算法有详细的介绍：
http://ke..com/view/7850.htm

Ⅹ 智能优化算法：灰狼优化算法

@[toc]
摘要：受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。

灰狼属于犬科动物，被认为是顶级的掠食者，它们处于生物圈食物链的顶端。灰狼大多喜欢群居，每个群体中平均有5-12只狼。特别令人感兴趣的是，它们具有非常严格的社会等级层次制度，如图1所示。金字塔第一层为种群中的领导者，称为 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的个体，主要负责关于狩猎、睡觉的时间和地方、食物分配等群体中各项决策的事务。金字塔第二层是 α 的智囊团队，称为 β 。 β 主要负责协助α 进行决策。当整个狼群的 α 出现空缺时，β 将接替 α 的位置。 β 在狼群中的支配权仅次于 α，它将 α 的命令下达给其他成员，并将其他成员的执行情况反馈给 α 起着桥梁的作用。金字塔第三层是 δ ，δ 听从 α 和 β 的决策命令，主要负责侦查、放哨、看护等事务。适应度不好的 α 和 β 也会降为 δ 。金字塔最底层是 ω ，主要负责种群内部关系的平衡。

<center>图1.灰狼的社会等级制度

此外，集体狩猎是灰狼的另一个迷人的社会行为。灰狼的社会等级在群体狩猎过程中发挥着重要的作用，捕食的过程在 α 的带领下完成。灰狼的狩猎包括以下 3个主要部分：
1）跟踪、追逐和接近猎物；
2）追捕、包围和骚扰猎物，直到它停止移动；
3）攻击猎物

在狩猎过程中，将灰狼围捕猎物的行为定义如下：

式（1）表示个体与猎物间的距离，式（2）是灰狼的位置更新公式。其中, 是目前的迭代代数， 和 是系数向量， 和 分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量。 和 的计算公式如下：

其中， 是收敛因子，随着迭代次数从2线性减小到0, 和 的模取[0,1]之间的随机数。

灰狼能够识别猎物的位置并包围它们。当灰狼识别出猎物的位置后，β 和 δ 在 α 的带领下指导狼群包围猎物。在优化问题的决策空间中，我们对最佳解决方案（猎物的位置）并不了解。因此，为了模拟灰狼的狩猎行为，我们假设 α ，β 和 δ 更了解猎物的潜在位置。我们保存迄今为止取得的3个最优解决方案，并利用这三者的位置来判断猎物所在的位置，同时强迫其他灰狼个体（包括 ω ）依据最优灰狼个体的位置来更新其位置，逐渐逼近猎物。狼群内个体跟踪猎物位置的机制如图2所示。

<center>图2.GWO 算法中灰狼位置更新示意图

灰狼个体跟踪猎物位置的数学模型描述如下:

其中， 分别表示分别表示 α ， β 和 δ 与其他个体间的距离。 分别代表 α ， β 和 δ 的当前位置； 是随机向量， 是当前灰狼的位置。

式(6)分别定义了狼群中 ω 个体朝向 α ，β 和 δ 前进的步长和方向，式(7)定义了 ω 的最终位置。

当猎物停止移动时，灰狼通过攻击来完成狩猎过程。为了模拟逼近猎物， 的值被逐渐减小，因此 的波动范围也随之减小。换句话说，在迭代过程中，当 的值从2线性下降到0时，其对应的 的值也在区间[-a,a]内变化。如图3a所示，当 的值位于区间内时，灰狼的下一位置可以位于其当前位置和猎物位置之间的任意位置。当 时，狼群向猎物发起攻击（陷入局部最优）。

灰狼根据 α ,β 和 δ 的位置来搜索猎物。灰狼在寻找猎物时彼此分开，然后聚集在一起攻击猎物。基于数学建模的散度，可以用 大于1 或小于-1 的随机值来迫使灰狼与猎物分离，这强调了勘探（探索）并允许 GWO 算法全局搜索最优解。如图3b所示， 强迫灰狼与猎物（局部最优）分离，希望找到更合适的猎物（全局最优）。GWO 算法还有另一个组件 来帮助发现新的解决方案。由式(4)可知， 是[0,2]之间的随机值。 表示狼所在的位置对猎物影响的随机权重， 表示影响权重大，反之，表示影响权重小。这有助于 GWO算法更随机地表现并支持探索，同时可在优化过程中避免陷入局部最优。另外，与 不同 是非线性减小的。这样，从最初的迭代到最终的迭代中，它都提供了决策空间中的全局搜索。在算法陷入了局部最优并且不易跳出时， 的随机性在避免局部最优方面发挥了非常重要的作用，尤其是在最后需要获得全局最优解的迭代中。

<center>图4.算法流程图

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文献复现:具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(CLSGWO)
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