48、基于群体机器人的多目标搜索分组方法及生物启发算法对比研究

基于群体机器人的多目标搜索分组方法及生物启发算法对比研究

多目标搜索分组方法

在群体机器人的任务分配中，传统策略容易陷入局部最优。为解决群体机器人搜索多个目标的任务，提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）和分组策略的方法。

改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法（PSO）常被用作通用优化工具。在本方法中，使用基于PSO的改进算法来更新粒子的速度和位置。假设每个粒子在n维搜索空间中移动，目标函数f有n个独立变量。粒子i的当前位置和速度分别由向量$x_i = (x_{i1}, x_{i2}, …, x_{in})$和$v_i = (v_{i1}, v_{i2}, …, v_{in})$表示。$p_i = (p_{i1}, p_{i2}, …, p_{in})$是粒子i的个体历史最佳位置，$g = (g_1, g_2, …, g_n)$是时刻t所有粒子中的全局历史最佳位置。每个粒子的速度和位置将根据以下方程更新：
- $v_{ij}(t + 1) = χ(v_{ij}(t) + c_1r_1(p_{ij}(t) - x_{ij}(t)) + c_2r_2(g_j(t) - x_{ij}(t)))$
- $\chi = \frac{2}{\vert 2 - \phi - \sqrt{\phi^2 - 4\phi} \vert}$
- $x_{ij}(t + 1) = x_{ij}(t) + v_{ij}(t + 1)$

其中，i表示每个粒子的索引，j表示第j维，t表示当前迭代步骤，$v_{ij}(t)$和$x_{ij}(t)$分别表示速度和位置，$p_{ij}(t)$是$p_i$在第t次迭代时第j维的分量，$g_j(t)$是g在第j维的