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首页> 外文会议>2013 International Joint Conference on Awareness Science and Technology and Ubi-Media Computing >A modified particle swarm optimization algorithm for distributed search and collective cleanup
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A modified particle swarm optimization algorithm for distributed search and collective cleanup

机译：一种改进的粒子群优化算法，用于分布式搜索和集体清理

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Distributed coordination is critical for a multi-robot system in collective cleanup task under a dynamic environment. In traditional methods, robots easily drop into premature convergence. In this paper, we propose a swarm-intelligence based algorithm to reduce the expectation time for searching targets and removing. We modify the traditional PSO algorithm with a random factor to tackle premature convergence problem, and it can achieve a significant improvement in multi-robot system. The proposed method has been implemented on self-developed simulator for searching task. The simulation results demonstrate the feasibility, robustness, and scalability of our proposed method than previous methods.
机译：分布式协调对于动态环境下的多机器人系统在集体清理任务中至关重要。在传统方法中，机器人很容易陷入过早的融合。在本文中，我们提出了一种基于群体智能的算法，以减少寻找目标和去除目标的期望时间。为了解决过早的收敛性问题，我们对传统的PSO算法进行了修改，以解决其过早收敛的问题，并且可以在多机器人系统中取得重大改进。该方法已在自主研发的搜索任务模拟器上实现。仿真结果证明了我们提出的方法比以前的方法的可行性，鲁棒性和可扩展性。

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