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微小型群机器人室外组合定位系统与方法被引量：3: 2015年; 传统群机器人的室外定位主要依靠单一的GPS定位,精度较低,且在城市及野外复杂环境下容易受到障碍物的影响,导致其无法获得准确位置。利用差分GPS定位技术和RSSI无线定位技术组建了一种基于AVR单片机的控制平台,XBee为通讯网络的组合定位系统,显著提高了定位精度,消除了定位盲点,在复杂环境下也能得到较为准确的位置,且具有低功耗,低成本,高稳定性的特点,并在实验和仿真中得到了验证。; 王汐周少武曾照福陈微周游; 关键词：群机器人 XBEE

基于未知环境碰撞冲突预测的群机器人多目标搜索研究: 2022年; 群机器人在未知动态环境下进行多目标搜索时,存在碰撞预测和搜索效率不高等问题。提出了一种碰撞几何锥和改进惯性权重的粒子群优化算法相结合的多目标搜索策略。首先,根据静、动态威胁物的不同分别引入碰撞锥(CC)和速度障碍法(VO),提出了简化复杂障碍物的膨胀几何法(SG)和一种改进CC和VO的碰撞几何锥模型(CGC);有效解决了复杂不规则威胁物的避碰预测问题,并根据CGC模型作出威胁评估报告以确定最优避障方向。其次,提出一种改进惯性权重的粒子群优化算法(IWPSO),提高了搜索效率同时有效解决了粒子群优化算法易陷入局部最优的问题。最后,将两种改进的方法(CGC-IWPSO)相结合以实现群机器人的多目标任务搜索,相比于简化虚拟受力(SVF)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBR)、具有运动学约束的粒子群算法(KCPSO),本文方法在搜索时耗、能耗以及避障次数上分别至少减少了15.59%、 10.14%、 14.12%。; 边晓荟周少武张红强吴亮红王汐王茂刘朝华陈磊; 关键词：群机器人粒子群优化算法

基于亲和度的改进引力搜索算法被引量：2: 2014年; 为提高引力搜索算法的收敛性和搜索精度,提出一种基于亲和度的改进引力搜索算法PGSA。分析已有引力搜索算法的原理,通过改变粒子的引力合力计算公式对其进行改进,构造亲和度,即通过粒子间的质量差来表示粒子间的亲和度,将其作适当变换构造一个系数改造基本引力搜索算法。采用Matlab对该算法进行验证,数值仿真结果表明,改进后的引力搜索算法具有较快的收敛速度和较高的搜索精度。; 周少武陈微唐东成张红强王汐周游; 关键词：引力搜索算法亲和度可调参数

多变异策略差分进化算法的研究与应用被引量：13: 2014年; 标准差分进化(DE)算法在高维多峰等复杂函数优化时易出现早熟现象,并且算法后期收敛速度较慢。为此,研究2种标准差分进化算法的变异策略(DE/rand/1和DE/best/1),并将其进行串行组合,提出一种多变异策略的差分进化算法(MDE)。在4个Benchmark函数上的测试结果表明,在多变异策略下,通过对MDE算法控制参数的调整能有效拓展和平衡改进后算法的全局与局部搜索能力,其所得最优解的精度、算法的收敛速度都较标准差分进化算法有明显优势,能较好地解决电力负载分配问题。; 吕铭晟沈洪远李志高王汐龚明王俊年; 关键词：差分进化

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王汐