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题名多智能体路径规划研究进展
被引量：21
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作者
刘庆周
吴锋
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期1-10,共10页
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基金
国家自然科学基金青年基金“基于决策理论的半自主智能体决策规划模型和算法研究”(61603368)。
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文摘
多智能体路径规划是一类寻找多个智能体从起始位置到目标位置且无冲突的最优路径集合的问题,针对该问题的研究在物流、军事和安防等领域有着大量的应用场景.对国内外关于多智能体路径规划问题的研究进展进行系统整理和分类,按照结果最优性的不同,多智能体路径规划算法被分为最优算法和近似算法2类.最优的多智能体路径规划算法主要分为基于A*搜索、基于代价增长树、基于冲突搜索和基于规约的4种算法.近似的多智能体路径规划算法主要分为无边界次优的算法和有边界次优的算法2类.基于上述分类,分析各种算法的特点,介绍近年来具有代表性的研究成果,并对多智能体路径规划问题未来的研究方向进行展望.
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关键词
多智能体路径规划
人工智能
搜索
最优路径集合
多机器人
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Keywords
multi-agent path planning(mapp)
artificial intelligence
search
optimal path set
multi-robot
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于精英族系遗传算法的AUV集群路径规划
被引量：15
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作者
冯豪博
胡桥
赵振轶
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机构
西安交通大学机械工程学院
陕西省智能机器人重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2251-2262,共12页
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基金
国防科技创新特区项目(193A111040501)资助课题。
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文摘
针对传统路径规划算法仅能规划单一最短路径且不能调节路径宽度而难以适用于自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)集群航路规划的缺陷,提出了精英族系遗传算法(elite family genetic algorithm,EFGA)。该算法将基因适应度加入适应度评价函数中,同时在进化过程中标记精英个体作为多路径规划结果,并在该算法基础上针对AUV集群路径规划问题设计了一种多智能体路径规划(multi-agent path planning,MAPP)方法。仿真结果表明,该算法可以求解无冲突路径集合实现MAPP,通过实现AUV集群的最优多路径航行方案减少集群的航行耗时,且能够满足不同AUV编队规模对可调路径宽度的需求。
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关键词
自主式水下航行器集群
多路径规划
多智能体路径规划
遗传算法
精英族系策略
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Keywords
autonomous underwater vehicle(AUV)swarm
multi-path planning
multi-agent path planning(mapp)
genetic algorithm(GA)
elite family strategy
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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