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發(fā)視頻如何使用蟻群算法及博弈論進(jìn)行多Agent路徑規(guī)劃算法的實(shí)現(xiàn)資料說(shuō)明
2019-04-26 |
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資料介紹
針對(duì)多 Agent 路徑規(guī)劃問(wèn)題，提出了一個(gè)兩階段的路徑規(guī)劃算法。首先，利用改進(jìn)的蟻群算法來(lái)為每個(gè)Agent規(guī)劃出一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)，不與環(huán)境中靜態(tài)障礙物碰撞的最優(yōu)路徑。在蟻群算法的改進(jìn)中引入反向?qū)W習(xí)方法來(lái)對(duì)螞蟻位置進(jìn)行初始化分布，提高了算法的全局搜索能力;利用粒子群算法中的自適應(yīng)慣性權(quán)重因子來(lái)調(diào)節(jié)信息素強(qiáng)度Q值，使其自適應(yīng)地變化，避免陷入局部最優(yōu);對(duì)信息素?fù)]發(fā)因子ρ進(jìn)行調(diào)節(jié)，提高算法的迭代速度。其次，若多Agent之間存在動(dòng)態(tài)碰撞，利用博弈論構(gòu)建多Agent之間的動(dòng)態(tài)避障模型，并利用虛擬行動(dòng)法來(lái)解決博弈的求解問(wèn)題及多Nash均衡的選擇問(wèn)題，確保每個(gè)Agent能夠快速學(xué)習(xí)到最優(yōu)Nash均衡。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)蟻群算法與傳統(tǒng)蟻群算法相比在搜索精度與搜索速度上有明顯的提高，與Mylvaganam 的多Agent 動(dòng)態(tài)避障算法相比，所提算法減小了路徑總長(zhǎng)度并提高了收斂速度。
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