时间约束下救援机器人路径规划的微粒群优化方法

“时间约束救援机器人路径规划问题的微粒群优化求解，耿娜，张勇，中国矿业大学，国家自然科学基金资助课题” 在灾难救援领域，机器人在恶劣环境下能够代替人类执行救援任务，尤其在生死攸关的情况下，效率至关重要。时间约束救援机器人路径规划问题探讨的是如何在有限的时间内，设计出最优的机器人行动路径，以达到解救最多被困人员的目标。本文主要由耿娜和张勇等人进行研究，得到了国家自然科学基金等多个项目的资助。 该研究构建了一个以救援人数为目标函数的数学模型，同时考虑了被困人员的生命强度，即当生命强度低于预设阈值时，机器人需尽快到达目标点。生命强度的考量是由于在灾难环境中，每一分每一秒都可能决定生死。在此基础上，他们提出了基于整数微粒群优化算法的解决方案。 微粒群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟群体智能行为的优化算法，能有效地解决复杂优化问题。在改进的PSO中，研究者设计了新的微粒速度和位置更新公式，旨在提高搜索效率和避免早熟收敛。同时，他们引入了全局极值更新策略，以保持种群的多样性，并且设计了一种快速局部搜索方法，以便在找到潜在的最优解时能迅速收敛。 通过多场景的仿真实验，该方法的效果得到了验证，并与其他已有的路径规划方法进行了对比，证明了其在求解时间约束救援机器人路径规划问题上的优越性和实用性。此外，该研究还特别关注了实际应用，如在煤矿救援机器人领域的应用，这为未来救援机器人的设计和应用提供了理论支持。 总结起来，这篇论文提出了一个考虑时间限制和生命强度因素的救援机器人路径规划模型，利用微粒群优化算法进行求解，为应急救援提供了高效的决策工具，对于提高灾难救援效率具有重要意义。同时，该研究也对群体智能算法在解决实际工程问题中的应用提供了新的思路和方法。