基于群体智能的复杂环境搜救系统的研究与实现

admin · 发表于 2024-1-21 20:03:41

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雅宝题库解析：
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)是由一组稠密布置、能量有限、随机撒布的传感器构成的无线自组织网络，其主要功能是智能感知外界环境，并将处理后的信息提供给用户。当随机把节点撒向感兴趣区域，就要使这些节点按照要求工作。本论文讲述的基于群体智能的复杂环境搜救系统就是无线传感器网络在现实应用中的一个尝试。组织协调这些移动节点并完成某些特定应用要求，关键是要通过这些移动节点的互连，互通，互操作来完成任务。所以移动节点的路径规划是确保其完成应用任务的安全保障。群体智能(Swarm Intelligence，SI)作为一种新兴演化计算技术，己成为研究热点，它与人工生命，特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系。完成的理沦和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化题目的新方法。本文首先对基于群体智能的复杂环境搜救系统进行需求分析及总体设计，然后在群体智能领域的关键算法做了深入研究和分析，从系统功能需求的角度对现有的各种群智能算法的选取进行了对比，发现蚁群算法(Ant colony algorithm, ACO)是一个鲁棒性较强的分布式计算算法、易与其他方法结合。搜索定位火源与蚁群搜索食物的过程有着天然的联系，将蚁群算法运用到定位搜索火源的路径规划中具有很大的合理性。为了达到多辆智能搜救车能够模仿蚁群寻找食物源的行为来定位搜索火源目标，通过对基本蚁群算法和禁忌搜索算法的融合和修正，提出一种新的目标搜索策略。修正的蚁群算法包括：全局随机搜索、局部遍历搜索和信息素更新三个部分。在搜索过程中，通过设定信息素的有效作用范围来实现对多个火源目标的定位。接下来，介绍了基于群体智能复杂环境搜救系统的设计与实现。算法仿真结果表明，局部遍历搜索能够保证智能搜救车逐步靠近火源目标，而融合了禁忌搜索的蚁群算法在搜索效率上大大提高。将改进后的算法应用于搜救系统中，系统运行良好，算法能够满足搜救系统的功能需要。

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