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
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｈ ｅ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｓ ｒａ ｔ ｔ ｅ ｇ ｙ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｄ ． １ １ １ ｅ ｓ ｉ ｎ ｕ ｓ ｏ ｉ ｄ ｌ ａ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｒｏ ｔ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｗｏ —ｌ ｉ ｎ ｋ ｍａ ｎ ｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ｉ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｄ ｉ ｆ ｒ ｓ ｌｙ ｔ ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｎ
ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ． Ｔｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｓ ｅ ｔ ｉｎ ｔ ｇ ｎｄ ａ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｒｏ ｔ ｌ ｌ ｅ ｒ ｐ ｒａ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｓ， ｒ ｈｅ ｔ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｒ ｔ ｉ ｉｃ ｆ ｉ ａ ｌ ｉｓ ｆ ｈ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｌｇｏ ａ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｉ ｓ ｉ ｎ ｒｏ ｔ ｄ ｕ ｃ ｄ ｅ ｎｄ ａ ｈｅ ｔ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｗｒ ｏ ｔ ｅ ． Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｉ ｎ ｋ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｒｅ ａ ｃ ａ ｌ ｌ ｅ ｄ ｂ ｙ ｈｅ ｔ ｃ ｏ ｄ ｅ ｎｄ ａ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｐ ｒａ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｌ ｅ ｕ ｐ ｄ ａ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｒ ｅ ｌ— ａ ｉ ｔ ｍｅ ． Ａｆ ｔ ｅ ｒ ａ ｌ ｏ ｔ ｏ ｆ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｓ， ｈｅ ｔ ｄ ｅ ｓ ｉ ｒ ｅ ｄ ｇ ｏ ｌ ａ ｉ ｓ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｙ ｈｅ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｐ ｏｐ ｒ ｏ ｓ ｄ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈ ｍ． ｔ Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒｃ ａ ｈ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ａ ｖ ｅ ａ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｅｆ ｒ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｆ ｏ ｒ ｏ ｐ ｉｍｉ ｔ ｚ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｏ ｆ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ．
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
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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 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｎｈｕｉ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
文 章 编 号 ：１６７２－２４７７（２０１９）０１－００１３－０８
Ｖｏｌ．３４．Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．，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。
基于人工鱼群算法的机器人路径规划
摘
要： 首先采 用链接 图建立机器人 工作 空间模型 ， Ｄｊｓ ａ 用 ｉ ｔ 算法求得链接 图最短路径 ； ｋｒ 然后使 用人工鱼群算法对此路径进行优
化， 最终得 到全局最优路径。以一个路 径为例 ， 进行 了实际编程计算， 结果表 明， 于人工鱼群算法的机器人路径规划方法， 基 具有较
快 的收 敛 性 和较 高 的计 算精 度 。
ａ ｄ Ａｐ ｌ ａｉｎ 。 ０ ８ ４ （ ２）４ － ０ ｎ ｐｉ ｔｏ ｓ ２ ０ ． ４ ３ ： ８ ５ ． ｃ
Ａ ｓ ａｔ ｎ ｔｉ ｐｐｒｔ ｉ ｒｐ ｓｕｅ ｏ ｄｓ６ ｅｔｅ ｗ ｒｉｇ ｓａｅｏ ｈ ｏ ｉ ｏｏ ｎ ｈ ｉ ｓ ａａ ｏｉ ｍ ｉ ｂｔ ｃ：Ｉ ｈｓ ａｅ， ｅ ｌ ｋ ｇａｈ ｉ ｓｄ ｔ ｅｃ ｂ ｈ ｏｋｎ ｐ ｃ ｆｔｅ ｍ ｂｌ ｒｂｔａｄ ｔｅ Ｄｊ ｔ ｌ ｒｈ ｓ ｒ ｈ ｎ ｅ ｋｒ ｇ ｔ ｕｅ ｏｏｔｉ ａ ｓｂ ｏｔ ａ ｃｌｓ ｎ ｆ ｅ ｐｔ ｆ ｍ ｔ ｔｒ ｐ ｉｔｔ ｔｅｇａ ｐｉｔｉ ｔ ｒ ｈ ｔｅ ｄｐ ｈ Ｆ Ａ Ａ ｔ — ｓｄ ｔ ｂａ ｕ — ｐ ｍ ｌ ｏ ｉｏ—ｒ ａｈ ｒ ｈ ｓ ｔ ｏ ｏ ｈ ｏｌ ｏｎ ｎ ｈ ｇａ ， ｎ ａｏｔｔｅ Ａ Ｓ （ ｒｆ ｎ ｉ ｌｉ ｅ ｏ ｅ ａ ｎ ｅ ｐ ｈ ｉ ｉ
１ 引言
移动机器人路径规划是按着一定的法则搜索 一条从起点 到终点的安全最优行走路线 ， 它是机器人导航技术 中的重要组 成部分。依据机器人对周围工作环境信息的感知程度 ， 机器人
法有粒子群算法＿遗传算法 １ Ｊ 、 等。本文利用近几年来人们提出 的人工鱼群算法对机器人路径进行优化 ， 同样可取得最优路径。 人工鱼群算法 是近几年提 出的基于动物行为 的寻求全局
基于人工鱼群算法的路径规划技术研究
基于人工鱼群算法的路径规划技术研究引言：随着科技的发展，机器人技术越来越成熟，机器人在生产、治疗、教育等领域已经有了广泛的应用。
路径规划是机器人技术中的一个重要问题，这涉及到机器人的行动能力和自主性。
为了改进机器人的路径规划技术，人工鱼群算法应运而生。
一、人工鱼群算法简介人工鱼群算法（AFSA）是一种基于群体智能的仿生算法，是模拟鱼群觅食的行为规律，抽象出来的一种算法。
AFSA模拟鱼在进行觅食时的行为，鱼的行动受到周围环境的影响，但同时又能感知到食物的存在，从而达到寻找食物的目的。
二、人工鱼群算法在路径规划中的应用路径规划是指在给定的起点和终点之间，找到一条合适的路径，其难点在于避开障碍物，同时保证得到的路径尽可能短。
而基于人工鱼群算法的路径规划技术则是将多个智能体（鱼）作为一个整体进行考虑，以群体的方式进行路径规划。
在人工鱼群算法中，智能体之间以某一规则进行交流和协作，不断调整路径规划过程中的行动，以达到最佳的路径规划效果。
在这个过程中，每个智能体都可以通过学习来适应新的环境，从而更好地完成任务。
三、人工鱼群算法路径规划技术的优势相对于其他路径规划算法，人工鱼群算法具有较大的优势。
首先，人工鱼群算法是一种启发式算法，它能够寻找所有可能的路径，并找到其中最优的一条。
其次，与其他优化算法相比，人工鱼群算法不用一个个地比较各种方案，而是通过协调智能体间的关系，让整个系统自动寻找最优路径。
同时，人工鱼群算法可以很好地解决路径规划过程中的局部最优问题，提高了路径规划的全局最优性。
最后，人工鱼群算法是一种分布式算法，因此具有较好的可扩展性。
四、结论基于人工鱼群算法的路径规划技术是机器人技术领域中的一项重要工作。
本文对人工鱼群算法的基本原理进行了介绍，并阐述了人工鱼群算法在路径规划中的应用，以及其所具有的优势。
在今后的机器人技术中，人工鱼群算法将起到更加重要的作用，不断推动机器人技术的发展。
基于改进人工鱼群算法的移动机器人路径规划
基于改进人工鱼群算法的移动机器人路径规划摘要：针对栅格环境下的移动机器人路径规划问题，对于传统的人工鱼群算法进行改进。
设计了跟随算法进程动态调整的视野范围和步长，提高了算法收敛速度和寻优精度。
同时针对规划出的路径存在局部冗长的问题设计了路径优化算子，对于算法规划后的路径进行优化，确保得到的为最短路径。
仿真结果表明，改进后的人工鱼群算法与传统人工鱼群算法和蚁群算法相比在收敛速度和寻优精度上均有很大提高。
关键词：鱼群算法；栅格法；自适应视野；自适应步长；优化算子；机器人路径规划中图分类号：TP242文献标识码：A 文章编号：2095-0438（2020）03-0139-04（1.安徽工程大学电气工程学院安徽省电气传动与控制重点实验室；2.高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000）江岩1,2黄宜庆1,2∗∗∗第40卷第3期绥化学院学报2020年3月Vol.40No.3Journal of Suihua UniversityMar .2020收稿日期：2019-09-06作者简介：江岩（1994-），男，安徽宿州人，安徽工程大学电气工程学院硕士研究生，研究方向：运动控制系统的分析与设计。
黄宜庆（1983-），男，安徽芜湖人，安徽工程大学电气工程学院副教授，博士，研究方向：机器人与飞行器控制,线性变参数系统的控制。
基金项目：国家自然科学基金“基于不变网络的大型分布式信息系统故障监测与定位研究”（61572032）；安徽省高校自然科学研究重点项目“轮式移动机器人的凸多面体建模与张量积分布补偿控制”（KJ2018A0110）；安徽工程大学中青年拔尖人才项目“移动机器人导航、地图构建与控制研究”（2016BJRC004）。
路径规划是移动机器人导航的关键技术，具有十分重要的研究意义。
机器人路径规划是指在预先设定的条件下，从起点到终点的路径当中躲避障碍物寻找到一条最短的路径[1]。
根据环境信息是否已知，可将移动机器人路径规划问题分为两类：全局路径规划和局部路径规划[2]，前者为环境信息完全已知，后者为环境信息未知或者部分已知。
群智能优化算法在路径规划中的应用
人工智能•Artificial Intelligence群智能优化算法在路径规划中的应用文/杨爽本文对群智能的理论内涵进摘行分析，然后从人工鱼群算法、要蚁群算法以及粒子群算法三个角度分析群智能优化算法在移动机器人规划中的应用现状，然后对以上三种算法的性能做比校。
表1：三种群智能优化算在路径规划中优缺点对比群智能算法优点缺点人工鱼群算法并行搜索：寻找最优解速度快；鲁棒性高后期收效速度慢；寻优精确差蚁群算法正反馈机制；全局搜索能力强搜索时间差；容易出现停止粒子群算法早期收效速度快；寻优精度高后期收效慢；容易陷入局部最优【关键词】群智能优化算法路径规划应用1引言在移动智能机器人的移动路径轨迹规划中，路径导航规划技术是其核心内容，也而路径规划是导航技术中的核心环节和重要组成部分。
传统的移动机器人路径规划包含人工势场、自由空间法等，但是传统的路径规划应用在移动机器人中存在很大的缺陷，比如空间局限性大、无法计算出最优路径，且在复杂一场环境求解速度慢。
群智能优化算法是在传统路径规划方法上的革新，它具有强大的数据并行处理能力和全局域搜索能力，面对各式各样复杂的环境能够找到最优路径解，有效解决传统路径算法的问题。
2群智能优化的理论内涵在大自然中有许多动物有集体行动的现象，这些动物群体中，单一个体展示出来是无法提现智能化的，单个个体展现的行为是相似的，但是在进化机制作用下，多个个体组成群体后会经过个体之间信息交换而发生作用，这种个体无法实现的任务二必须通过群体来实现的任务就是群智能优化理论的原型。
1999年群体智能理念被提出，这种理论是从昆虫以及动物的集体行为而启发得出的群体智能算法和分布式解决方案，业界称之为群智能优化算法。
群智能优化算法是从自然界生物的群体行为而得出启发的，通过模拟生物群体行为以及单个群体之间的相互行为而产生的生物社会性，比如大雁在天空中排成一字型或人字形飞翔，蝙蝠在黑暗的夜空中能够快速飞行而不碰撞、蚂蚁搬家时的队列等，这些动物群体中单个个体都遵守这些特定的社会属性，并按照社会规则自觉发生群体路径行为。
《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、引言在现实世界的优化问题中，人工智能算法因其出色的寻优能力得到了广泛应用。
人工鱼群算法作为其中一种仿生优化算法，已在许多领域取得显著成果。
然而，单一算法的应用在处理复杂问题时可能存在局限性。
本文旨在探讨基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、人工鱼群算法概述人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为、进行全局寻优的智能算法。
该算法以人工鱼作为基本单位，通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为，在解空间中搜索最优解。
人工鱼群算法具有并行性、鲁棒性等优点，在函数优化、路径规划等领域得到广泛应用。
三、多算法融合的改进人工鱼群算法为了进一步提高人工鱼群算法的寻优能力和适应性，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。
该算法将多种优化算法与人工鱼群算法相结合，通过相互补充和协同作用，提高算法的全局寻优能力和局部搜索能力。
1. 融合差分进化算法差分进化算法是一种基于差分向量的优化算法，具有较强的全局寻优能力。
将差分进化算法与人工鱼群算法相结合，可以扩大搜索范围，提高全局寻优能力。
在改进的人工鱼群算法中，引入差分进化算法的变异操作，对人工鱼的位置进行随机扰动，以增强全局搜索能力。
2. 融合粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，通过粒子间的协作与竞争实现寻优。
将粒子群优化算法与人工鱼群算法相结合，可以增强局部搜索能力和收敛速度。
在改进的人工鱼群算法中，引入粒子群优化算法的粒子更新机制，对人工鱼的状态进行更新，以加快收敛速度。
四、应用分析本文将改进的人工鱼群算法应用于两个典型领域：函数优化和路径规划。
通过与经典算法进行比较，验证了改进人工鱼群算法的有效性和优越性。
1. 函数优化应用在函数优化问题中，改进的人工鱼群算法能够快速找到全局最优解，且具有较好的鲁棒性。
与经典的人工鱼群算法相比，改进算法在寻优速度和精度方面均有明显提升。
2. 路径规划应用在路径规划问题中，改进的人工鱼群算法能够根据环境信息自主规划出最优路径。
基于模糊人工势场法的机器鱼路径规划
基于模糊人工势场法的机器鱼路径规划
邹克旭;欧白羽;王晨;谢广明
【期刊名称】《机器人技术与应用》
【年(卷),期】2009(000)004
【摘要】路径规划是机器人控制领域中的一个热点方向.本文考虑到机器全运动特点以及环境的特点,结合人工势场法的优势,进行机器鱼路径规划.机器鱼受到两种力的作用,分别为吸引力和排斥力.吸引力的作用是为了实现机器人向目标点靠近,排斥力为了更好地防止机器鱼碰撞到运动着的障碍物,而且将障碍物相对于机器人的速度考虑到斥力函数里面.在系统中,机器鱼的控制采用的是离散控制方式,为了最大限度地避免碰,我们采用一种简单的预测方法来预测下一个时刻障碍物相对于机器鱼的位置.机器鱼受力后,采用模糊逻辑算法得到机器鱼的控制指令,并在动态障碍物的环境下实验证明该方法的有效性.
【总页数】4页(P14-17)
【作者】邹克旭;欧白羽;王晨;谢广明
【作者单位】北京大学;陆军航空兵学院;北京大学;北京大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于自适应模糊人工势场法的自动引导小车路径规划 [J], 李玲;邹大勇;谢维达
2.基于递阶模糊系统的人工势场法机器人路径规划 [J], 师五喜;李福荣;常绍平;修
春波
3.基于动态模糊人工势场法的移动机器人路径规划 [J], 孟蕊;苏维均;连晓峰
4.基于模糊人工势场法的智能全向车路径规划 [J], 韩伟;孙凯彪
5.基于模糊人工势场法的移动机器人路径规划 [J], 潘洲;万衡;李嘉琦
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《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）因其独特的搜索策略和简单性在多个领域得到了广泛的应用。
然而，由于传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时存在局限性，如收敛速度慢、易陷入局部最优等，使得研究者开始寻找多种方法来改进算法性能。
本文将详细探讨基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并讨论其在实际问题中的应用。
二、背景知识（一）人工鱼群算法简介人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群觅食行为的仿生算法，它通过模拟鱼群的游动、聚群、追尾等行为来寻找问题的最优解。
该算法具有并行性、鲁棒性等特点，在优化问题中具有广泛的应用。
（二）多算法融合思想多算法融合是将不同算法的优点结合起来，以解决单一算法无法有效解决的问题。
通过融合不同算法的优点，可以弥补单一算法的不足，提高算法的搜索能力和求解效率。
三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法（一）算法改进思路为了克服传统人工鱼群算法的局限性，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。
该算法结合了其他优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）的优点，通过融合多种搜索策略来提高搜索速度和全局寻优能力。
（二）具体实现步骤1. 初始化：设置人工鱼群的数量、视野范围、步长等参数。
2. 初始化鱼群状态：将鱼群随机分布在搜索空间中。
3. 局部搜索：采用人工鱼群算法的局部搜索策略进行寻优。
4. 全局搜索：结合其他优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）进行全局搜索。
5. 信息共享：通过信息素等机制实现鱼群间的信息共享和协同。
6. 更新状态：根据适应度函数和搜索策略更新鱼群的状态。
7. 终止条件：达到最大迭代次数或满足其他终止条件时停止搜索。
四、应用实例（一）函数优化问题本文将改进后的人工鱼群算法应用于函数优化问题中，通过与其他优化算法进行比较，验证了其优越性和有效性。