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1、群體智能被廣泛的應(yīng)用于多機(jī)器人系統(tǒng)及無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中,是近些年國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)之一。面對(duì)種類(lèi)繁多,描述多樣,性能不一的群體智能算法,如果能夠有效的評(píng)估檢驗(yàn)群體智能算法的性能并提出改進(jìn)優(yōu)化的方向,對(duì)于群體智能算法的研究將具有很重要的意義。
群體智能算法重點(diǎn)關(guān)注如何平衡多機(jī)器人系統(tǒng)中的兩大基本沖突:感知能力和能量消耗之間的沖突。智能群體中的每個(gè)個(gè)體都被認(rèn)為是簡(jiǎn)單的,同步的及同構(gòu)的。簡(jiǎn)單指的是每個(gè)機(jī)器人的能力是有限的,同步指的是所有的
2、機(jī)器人的行為是并發(fā)的,同構(gòu)指的是每個(gè)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)和功能是基本一致的。
盡管個(gè)體簡(jiǎn)單,群體智能應(yīng)用下的多機(jī)器人系統(tǒng)卻可以完成復(fù)雜的協(xié)同工作。國(guó)內(nèi)外對(duì)群體智能算法做過(guò)很多研究,但是絕大多數(shù)往往關(guān)注如何設(shè)計(jì)一個(gè)優(yōu)秀的群體智能算法上,很少有人嘗試設(shè)計(jì)一種有效的方案來(lái)驗(yàn)證群體智能算法的性能并優(yōu)化其算法。
群體智能算法的性能評(píng)估與傳統(tǒng)算法的評(píng)估相比有很大不同,也使得其方法和側(cè)重點(diǎn)有很多不一樣的地方。相對(duì)于傳統(tǒng)算法的評(píng)估,群體智能
3、算法的性能評(píng)估難點(diǎn)體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面:多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的采集,大規(guī)模粒子系統(tǒng)的建模,算法描述多樣性的統(tǒng)一度量,粒子間交互的描述,能耗和感知能力的綜合評(píng)估等。
本研究創(chuàng)新性的采用了攝像頭來(lái)采集多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的多目標(biāo)跟蹤算法來(lái)記錄場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)著的多機(jī)器人系統(tǒng)的軌跡。隨后將采集到的數(shù)據(jù)送到后臺(tái)進(jìn)行分析,以最優(yōu)化理論為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了一種適用于智能群體的評(píng)估方法,給出當(dāng)前系統(tǒng)的性能衡量。同時(shí),引入了熱力學(xué)和量子力學(xué)中的主方程對(duì)
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