基于学习分类器的多机器人路径规划收敛性研究

邵杰; 杨静宇; 万鸣华; 黄传波

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基于学习分类器的多机器人路径规划收敛性研究

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近年来,学习分类器LCS已广泛用于基于归纳学习的强化学习领域,但很少用于多机器人领域.提出了一种基于集成强化学习和遗传算法的学习分类器用于多机器人路径规划领域.由于遗传算法具有早熟收敛、局部最优解和占据较大的存储空间等缺陷,针对静态和动态环境因素对多机器人路径规划的不同影响,设计了在静态和动态环境下不同的适应度函数,在理论上推导并证明了信用分配算法的收敛性,为路径规划算法的收敛提供了理论保证.仿真实验结果也表明遗传算法和学习分类器结合用于多机器人的路径规划是有效的,遗传算法的早熟收敛、局部最优解、占据存储空间较大和收敛速度慢等难题得到很大改善,提高了多机器人发现安全路径的能力.所以LCS在机器人领域的应用前景是非常广阔的,是今后需要努力研究的方向.

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来源
《计算机研究与发展》 |2010年第5期|948-955|共8页
作者
邵杰; 杨静宇; 万鸣华; 黄传波;
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作者单位

南京理工大学计算机学院;

南京;

210094;

南京理工大学计算机学院;

南京;

210094;

南京理工大学计算机学院;

南京;

210094;

南京理工大学计算机学院;

南京;

210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;机器人;
关键词
路径规划; 多机器人; 学习分类器; 收敛性; 适应度函数;

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