基于人工鱼群算法的机器人路径规划

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能和计算机技术的快速发展，许多算法在优化问题中发挥着越来越重要的作用。

其中，人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS）以其良好的全局搜索能力和较快的收敛速度在多个领域得到了广泛的应用。

然而，面对复杂多变的实际问题，传统的单一算法往往难以达到理想的优化效果。

因此，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并对其在多个领域的应用进行了研究。

二、人工鱼群算法及其发展人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的智能优化算法，通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为，实现对问题的全局搜索和优化。

该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度，被广泛应用于各种优化问题中。

然而，传统的人工鱼群算法在面对复杂问题时，可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了解决这些问题，学者们对人工鱼群算法进行了改进和优化。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法针对传统人工鱼群算法的不足，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法（Multiple-Algorithm Fused Improved Artificial Fish Swarm Algorithm, MAF-AFS）。

该算法结合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、蚁群算法（Ant ColonyOptimization, ACO）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等多种优化算法的特点和优势，通过融合这些算法的优点，提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

具体而言，MAF-AFS 算法在传统人工鱼群算法的基础上，引入了遗传算法的基因变异思想、蚁群算法的信息素传递机制和粒子群优化算法的速度更新策略。

通过这些融合策略，MAF-AFS 能够在搜索过程中保持较高的多样性，避免陷入局部最优；同时，通过信息素的传递和更新策略，提高算法的全局搜索能力。

人工鱼群算法及其应用模板

广西民族大学硕士学位论文人工鱼群算法及其应用姓名：聂黎明申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：周永权20090401２人工鱼群算法及改进方法２．１引言人工鱼群算法（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＦｉｓｈＳｗａｒｍＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＡＦＳＡ）‘２２。

２５１是李晓磊等人于２００２年在对动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型仿生优化算法，该算法根据“水域中鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中富含营养物质最多的地方＂这一特点来模仿鱼群的觅食行为而实现寻优。

人工鱼群算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追尾行为，采用自上而下的寻优模式从构造个体的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中突现出来的目的。

２．２人工鱼群算法２．２．１算法起源经过漫长的自然界的优胜劣汰，动物在进化过程中，形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决问题带来了不少鼓舞和启发。

动物个体的智能一般不具备人类所具有的综合判断能力和复杂逻辑推理能力，是通过个体或群体的简单行为而突现出来的。

动物行为具有以下几个特点嘶１：（１）盲目性：不像传统的基于知识的智能系统，有着明确的目标，人工鱼群算法中单个个体的行为是独立的，与总目标之间往往没有直接的关系；（２）自治性：动物有其特有的某些行为，在不同的时刻和不同的环境中能够自主的选取某种行为，而无需外界的控制或指导；（３）突现性：总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的；（４）并行性：各个体的行为是实时的、并行进行的；（５）适应性：动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的做出各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互的能力。

２．２．２算法原理人工鱼群算法就是一种基于动物行为的自治体寻优模式，它是基于鱼类的活动特点构建起来的新型智能仿生算法。

通常人们可以观察到如下的鱼类行为：ａ）觅食行为：这是鱼趋向食物的一种活动，一般认为它是通过视觉或味觉来感知水中的食物量或食物浓度来选择行动方向的。

改进的人工鱼群算法在机器人控制中的应用

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基于鱼群算法的仿人机器人步态优化

基于鱼群算法的仿人机器人步态优化卢嘉敏;杨宜民;付根平【期刊名称】《智能系统学报》【年(卷),期】2013(8)6【摘要】This paper focuses on the shortcomings and deficiencies existingin the present gait optimization method . The influence caused by the leg joints of a humanoid robot on the gait stability is analyzed .In the radial and lateral plane , the ZMP stability margin of the gait of a robot and the integral energy consumption are taken as parameters to form a target function , the fish swarm algorithm is applied to optimize the gait of the humanoid robot programmed on the basis of the spline interpolation method .The simulation experiment shows that , by the use of this method , not on-ly may the smooth gait of a humanoid robot with a large ZMP stability margin and small energy consumption be ob -tained , but also the global search capability has been found to be better and the optimization speed is faster , in com-parison to the optimization of the inheritance algorithm used for the gait optimization of a humanoid robot.%针对现有步态优化方法中存在的缺点和不足，分析了仿人机器人腿部各关节对步态稳定性的影响，在径向和侧向平面内以机器人步态的ZMP稳定裕度和整体能耗为参数构造目标函数，利用鱼群算法对基于样条插值方法规划的仿人机器人步态进行优化。

基于检测算子经验学习鱼群算法的移动机器人路径规划

收稿日期：２０１８－０５－２１基金项目：安徽高校自然科学研究基金资助项目（ＫＪ２０１８Ａ０１１０）作者简介：王徽（１９９４－），男，江苏常州人，硕士研究生．通讯作者：黄宜庆（１９８３－），男，安徽芜湖人，副教授，博士．
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安徽工程人工鱼群算法是目前仿生算法中收敛速度和寻优效果较好的算法［１２］，而模糊逻辑算法在建立好静态环境模型后，完成路径规划也具有较好的收敛速度．基于鱼群算法主要解决次优解干扰全局路径合理性问题和路径冗长问题，使得算法具备在复杂多陷阱地图环境中具备逃逸能力，同时规划的路径曲线长度最优．研究设计了经验学习的方法，使得原来不具备学习能力的鱼群拥有了学习错误经验的能力，解决了次优解干扰全局路径和理性的问题，同时具有较好的摆脱陷阱的能力；针对路径冗长问题，研究设计了优化检测算子，基于检测算子设计的优化算法，极大地减少了路径的长度．通过仿真与其他算法的比较说明了算法的优越性、可靠性和稳定性．
第３４卷第１期２０１９年２月
安徽工程大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｎｈｕｉＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
文章编号：１６７２－２４７７（２０１９）０１－００１３－０８
Ｖｏｌ．３４．Ｎｏ．１Ｆｅｂ．，２０１９
基于检测算子经验学习鱼群算法的

基于人工智能的海洋机器人路径规划

基于人工智能的海洋机器人路径规划在广袤无垠的海洋世界中，海洋机器人正逐渐成为探索、研究和开发海洋资源的重要工具。

而如何为这些海洋机器人规划出高效、安全的路径，则是一个关键且具有挑战性的问题。

海洋环境复杂多变，充满了各种未知和不确定性。

海水的流动、海洋生物的活动、海底地形的起伏以及各种潜在的障碍物，都给海洋机器人的路径规划带来了巨大的困难。

想象一下，海洋机器人就像是在一个巨大的、充满迷雾的迷宫中前行，需要精准地找到通往目标的道路，同时还要避开各种危险和障碍。

传统的路径规划方法在面对海洋这样复杂的环境时，往往显得力不从心。

而人工智能的出现，为海洋机器人的路径规划带来了新的思路和解决方案。

人工智能在海洋机器人路径规划中的应用，首先体现在对海洋环境的感知和理解上。

通过各种传感器，如声纳、摄像头、雷达等，海洋机器人可以收集大量的环境数据。

但这些数据往往是杂乱无章、充满噪声的。

人工智能算法，特别是深度学习算法，可以对这些数据进行有效的处理和分析，提取出有用的信息，例如识别出障碍物的位置、形状和大小，判断海水的流动方向和速度等。

有了对环境的准确感知，接下来就是规划路径。

在这个过程中，强化学习算法发挥了重要作用。

强化学习就像是让机器人在不断的尝试和错误中学习如何做出最优的决策。

机器人会根据当前的环境状态，选择一个行动，然后根据行动的结果获得一个奖励或惩罚。

通过不断地重复这个过程，机器人逐渐学会了在不同的环境下选择最优的行动，从而规划出最佳的路径。

例如，当海洋机器人遇到一个狭窄的通道时，它可能会尝试不同的速度和方向通过这个通道。

如果成功通过并且节省了时间和能量，它就会得到一个正奖励；如果碰到了障碍物或者花费了过多的时间和能量，它就会得到一个负奖励。

通过不断地接受这样的奖励和惩罚，机器人最终能够学会如何在类似的情况下选择最优的路径。

除了深度学习和强化学习，遗传算法等智能优化算法也在海洋机器人路径规划中有所应用。

遗传算法通过模拟生物进化的过程，对可能的路径方案进行不断的优化和筛选。

改进人工鱼群的移动机器人避障寻优算法

DOI: 10.11991/yykj.202101007改进人工鱼群的移动机器人避障寻优算法郭凡，何柳，侯媛彬，秦学斌，卢志强，王冕西安科技大学电气与控制工程学院，陕西西安 710054S T 摘要：针对移动机器人处于有障碍物的情况下寻找最短路径问题，对自制搬运机器人的运行环境进行建模，提出一种基于改进的人工鱼群算法(AVAFSA)的机器人避障寻优算法。

该算法以传统的人工鱼群算法为基础，利用鱼群视野自适应的形式来对可见视线值的下限进行设定；引入衰减函数来改善视觉效果，引入自适应算子来增强步长的自适应能力，从而避免因视野太小而导致易陷入局部最小；然后结合栅格图大小，设置每格的边长、障碍物的个数、机器人起点坐标和终点坐标位置，从而实现AVAFSA 的机器人路径优化。

仿真及实验结果表明，基于改进的人工鱼群算法相对于传统的人工鱼群算法在路径规划的寻优速度与准确性上得到明显提高。

关键词：移动机器人；路径规划；人工鱼群算法；视野自适应中图分类号：TP18;TP242 文献标志码：A 文章编号：1009−671X(2021)03−0041−06Obstacle avoidance and optimization algorithm based on improvedartificial fish swarm algorithm of mobile robot pathGUO Fan, HE Liu, HOU Yuanbin, QIN Xuebin, LU Zhiqiang, WANG MianCollege of electrical and control engineering Xi’an University of Science and Technology. Xi’an 710054, ChinaAbstract : Aiming at the problem that path planning for mobile robots in an environment with obstacles, the running environment model of the mobile robots is analyzed in the self-developed robot. And then a robot obstacle avoidance optimization algorithm based on improved artificial fish swarm algorithm, i.e., adaptive vision based artificial fish-swarm (AVAFSA) is proposed. The algorithm is based on the traditional artificial fish swarm algorithm, and uses the fish group vision adaptive form to set the lower limit of the line of sight. An attenuation function is introduced to improve the visual effect, and an adaptive operator is introduced to enhance the adaptive capability of the step size, so as to avoid the local minimum because of too small field of vision. Then, in combination with the size of the raster map, set the edge length of each grid, the number of obstacles, the coordinates of the starting point S of the robot and the coordinates of the end point T , realizing the robot path planning algorithm of AVAFSA. The results of simulation and experiment show that compared with the traditional artificial fish swarm algorithm, the improved artificial fish swarm algorithm has significantly improved the speed and accuracy of path planning.Keywords: mobile robot; path planning; artificial fish swarm algorithm; visual field adaptive近几年来，随着计算机、信息处理与智能控制的迅猛发展，人们对于机器人的研究也在逐渐加深，机器人的功能也在慢慢完善，而本文所研究的移动机器人也是其中的一种[1]。

基于IAFSA和AGA混合算法的移动机器人路径规划

基于IAFSA和AGA混合算法的移动机器人路径规划LIU Ningning;CHEN Zhijun;YAN Xueqin【摘要】针对人工鱼群算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、结果精度不高以及遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,提出一种改进人工鱼群算法(IAFSA)和自适应遗传算法(AGA)相融合的移动机器人路径规划方法.首先用栅格法建立移动机器人的环境模型,然后用IAFSA搜索移动机器人的初始可行路径,将搜索到的初始可行路径作为AGA的初始种群,最后采用AGA优化移动机器人的全局最优路径.仿真结果表明,混合算法在结果精度和稳定性方面优于标准人工鱼群算法,在跳出局部最优和收敛速度方面优于标准遗传算法.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2019(042)003【总页数】6页(P157-162)【关键词】移动机器人;路径规划;改进人工鱼群算法;自适应遗传算法;标准人工鱼群算法;标准遗传算法【作者】LIU Ningning;CHEN Zhijun;YAN Xueqin【作者单位】;;【正文语种】中文【中图分类】TN911.1-34;TP2420 引言路径规划被认为是根据距离、时间、成本、能量等标准进行最优路径的计算，距离和时间是最常用的准则。

移动机器人能够根据距离和时间这两个准则自主决策出一条连接起始位置和目标位置的避撞最优或次优路径[1]。

目前，基于遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）、人工神经网络算法（ANN）、人工鱼群算法（AFSA）等智能算法的移动机器人路径规划是非常普遍的应用，尽管这些智能算法优化了移动机器人的路径，但是优化效果并不理想。

像遗传算法[2]易出现早熟现象且收敛速度慢；蚁群算法[3]的信息素在求解初期比较匮乏，所以蚁群算法的前期求解速度较慢；人工神经网络[4]结构比较复杂，参数也不容易确定，且易生成局部最优路径；人工鱼群算法[5]由于鱼群聚群和追尾而导致算法易陷入局部最优，同时在算法后期由于鱼群随机觅食而不能求取高精度的最优解等。