基于可拓變換的進化算法優(yōu)化研究.pdf

1、智能化是計算機發(fā)展的必然趨勢，無論是計算機控制，還是商用民用軟件，都要求含有越來越高的智能因素，因此人工智能的研究越來越受到重視。20世紀80年代，基于結(jié)構(gòu)演化的人工智能理論——計算智能理論迅速成為人工智能研究新的主流。計算智能包含廣泛的研究領(lǐng)域，各領(lǐng)域之間存在著深刻的聯(lián)系，且相互促進，進化計算就是其中一個重要領(lǐng)域。 進化機器人的思想主要來源于進化計算。在進化機器人中，設(shè)計者的工作主要是決定進化框架和評估策略，評估中所采用的適應(yīng)

2、度函數(shù)在很大程度上決定了系統(tǒng)的行為。常用的適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計方法有線性變換法、冪函數(shù)變換法、指數(shù)變換法和方差調(diào)整法等。同時，進化框架中的進化參數(shù)，如選擇概率、交叉概率和變異概率等對進化過程和結(jié)果非常關(guān)鍵。通過研究機器人進化計算中適應(yīng)度函數(shù)及進化參數(shù)的設(shè)計，達到群體多樣性與收斂性、進化性能與進化速度的統(tǒng)一，從而優(yōu)化進化機器人中進化框架和評估策略的設(shè)計。這對于進化計算和進化機器人學(xué)的發(fā)展都具有重要的意義。 可拓學(xué)是一門新學(xué)科，由于它專

3、門處理矛盾問題的思維模型，因此必將滲入到人工智能及其相關(guān)學(xué)科中，并產(chǎn)生了一種新型的智能機器人一可拓機器人。 本文在介紹現(xiàn)有的遺傳算法與可拓遺傳算法的基礎(chǔ)上，利用基于可拓變換的可拓遺傳算法，對機器人避障問題的性能優(yōu)化進行了研究。通過對避障機器人的可拓分析，提出了一種避障機器人物元模型，并設(shè)計了相應(yīng)的可拓適應(yīng)度函數(shù)。通過Evorobot平臺實驗與仿真，結(jié)果表明，本文設(shè)計的可拓適應(yīng)度函數(shù)性能要優(yōu)于原適應(yīng)度函數(shù)，同時在特定的環(huán)境下，其性