基于進(jìn)化算法的智能機(jī)器人行為學(xué)習(xí)研究.pdf

1、機(jī)器人面臨的真實環(huán)境一般是動態(tài)的、未知的和不確定的。傳統(tǒng)的感知—規(guī)劃—動作的實現(xiàn)方法需要人為預(yù)見所有可能的情況，面對復(fù)雜多變的環(huán)境，有時實現(xiàn)這些是非常困難的。因此需要減少人工干預(yù)，讓機(jī)器人具有自學(xué)習(xí)能力來適應(yīng)這種環(huán)境并完成所要求的任務(wù)。行為學(xué)習(xí)是智能機(jī)器人設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)之一。 行為學(xué)習(xí)的實現(xiàn)方法一般有基于行為的方法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法、進(jìn)化算法等。本文主要從進(jìn)化算法的角度來研究機(jī)器人的行為學(xué)習(xí)。從最簡單同時也是最有代表性的避碰行為入

2、手，分別用遺傳算法和遺傳規(guī)劃進(jìn)行仿真。主要包括以下內(nèi)容： 本文首先介紹了進(jìn)化機(jī)器人技術(shù)的思想，詳細(xì)介紹了這一領(lǐng)域的研究內(nèi)容并對這一技術(shù)中存在的問題進(jìn)行闡述并提出相應(yīng)的解決辦法。并對進(jìn)化算法中的遺傳算法和遺傳規(guī)劃的最新發(fā)展進(jìn)行詳細(xì)介紹。 其次，本文闡述了避碰行為的任務(wù)背景并對傳統(tǒng)的避碰行為實現(xiàn)方法作一簡單介紹；利用遺傳算法來實現(xiàn)避碰規(guī)則的學(xué)習(xí)，通過仿真得出該方法的有效性。 最后，采用遺傳規(guī)劃來實現(xiàn)避碰行為學(xué)習(xí)。這里

3、只用最簡單的傳感器信息和動作函數(shù)來實現(xiàn)避碰規(guī)則的演化。針對遺傳規(guī)劃的一些缺陷：進(jìn)化過程中的“規(guī)模爆炸”問題、遺傳規(guī)劃的收斂速度問題、解的“泛化性”問題，本文給出了相應(yīng)的改進(jìn)方案：通過限制最大層數(shù)來防止進(jìn)化過程中解的“規(guī)模爆炸”；增加葉子節(jié)點(diǎn)的突變操作可以使算法跳出局部極小并且提高了收斂速度；增加優(yōu)化起點(diǎn)和連續(xù)優(yōu)化多個地圖的方法可以提高解的適應(yīng)性。仿真用C++語言實現(xiàn)，仿真結(jié)果表明，算法的改進(jìn)取得了比較好的效果。最后把遺傳算法和遺傳規(guī)劃的