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公开(公告)号：CN111626516B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010480520.2
申请日：2020-05-30
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G06N3/126
摘要： 本发明公开了一种考虑倒货策略的双深位四向穿梭车系统订单排序优化方法，包括以下步骤：对双深位四向穿梭车系统进行仿真建模；基于双深位四向穿梭车系统的批量出库作业流程，建立了系统出库作业时间模型SOOTM；根据系统出库作业时间模型SOOTM，将系统订单排序优化问题转化为非标准的整数规划问题，建立了一个非标准的订单排序整数规划模型；对遗传算法中的PMX交叉算子进行改进，采用改进的遗传算法求解订单排序整数规划模型，对系统订单执行顺序进行优化，得出系统出库时间作业的最优任务执行序列。相对于传统的出库订单执行顺序，本方法的优化结果使得系统的出库效率至少提高20%。
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公开(公告)号：CN111857161A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010836774.3
申请日：2020-08-19
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种未知复杂凸环境下群机器人多目标搜索方法，包括以下步骤：构建未知复杂凸环境移动机器人运动学模型、各类对象的施力函数、多目标搜索任务模型；根据动态闭环自组织任务分工模型确定意向目标；将个体机器人划分处于漫游搜索状态和协同搜索状态，处于协同搜索状态的各机器人形成子群联盟；引入闭环调节策略，对于超出子群规模上限的子群联盟进行机器人资源配置水平评估，进行子群内部的资源配置，完成二次分配，形成新的子群联盟；建立个体机器人的控制输入策略，控制处于漫游搜索状态和协同搜索状态下的机器人搜索意向目标。本发明降低了计算的复杂性，减少了系统的各种碰撞冲突，从而提高了系统的搜索效率。
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公开(公告)号：CN111580564B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010363535.0
申请日：2020-04-30
申请人： 湖南科技大学
摘要： 本发明公开了一种三维群无人机并行式多目标搜索协同作业方法，包括以下步骤：程序初始化；根据响应阈值的多目标分配模型完成一次自组织分工；基于子群规模均匀化的多目标分配模型，进行子群内部的资源配置，完成二次分配；采用基于运动学约束特性的自适应惯性权重扩展式微粒群算法进行细粒度目标搜索；直到所有的子群内部的无人机靠近在搜索目标的附近，则视为搜索成功，否则，继续迭代，不断更新无人机的位置和速度；建立群无人机并行式搜索性能指标评价模型，然后对评价模型进行收敛性证明和分析。本发明提高了群无人机并行式搜索的效率，有效解决了微粒易陷入局部最优点和搜索效率过低的问题，大大减少了系统能耗和搜索耗时。
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公开(公告)号：CN111487995A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010363541.6
申请日：2020-04-30
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于三维简化虚拟模型的群无人机多目标搜索协作方法，首先根据无人机对目标信号的检测情况将其搜索行为分解为漫游搜索状态和协调搜索状态；其次针对其漫游搜索行为，提出近邻排斥扩散算法，针对其协调搜索行为，将三维扩展式微粒群算法与无人机运动学方程相结合，提出自适应惯性权重三维扩展式微粒群算法；然后，根据二维简化虚拟受力模型的思想，通过引入空间坐标系中的旋转矩阵求解模型参数，提出了三维简化虚拟受力模型，并且基于此模型建立了无人机漫游搜索行为和协调搜索行为的控制策略；最后，本发明设置了三种搜索策略进行了仿真对比，本发明的搜索耗时T和系统能耗S均大大减小，数值仿真验证了本方法的有效性。
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公开(公告)号：CN112405547A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011380587.5
申请日：2020-11-30
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种未知环境下的群机器人多目标搜索方法，包括以下步骤：构建未知环境模型；机器人检测目标信号，基于目标响应函数进行动态分工，完成同一子任务的机器人所在的集合形成子联盟；引入闭环调节，评估各个子任务的资源分配，形成新的子联盟；未组成子联盟的的机器人进行漫游搜索；组成子联盟的机器人基于位置估计的粒子群算法和边界扫描的避障策略，对目标进行搜索。本发明边界扫描的避障策略利用最近两点及边界点与机器人的距离及角度关系避障；目标位置估计的粒子群算法则利用可获得的目标信号，以此推断出目标点的大概位置，配合粒子群算法快速到达目标位置，从而减少了搜索目标时的路径及搜索时间。
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公开(公告)号：CN111580564A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010363535.0
申请日：2020-04-30
申请人： 湖南科技大学
摘要： 本发明公开了一种三维群无人机并行式多目标搜索协同作业方法，包括以下步骤：程序初始化；根据响应阈值的多目标分配模型完成一次自组织分工；基于子群规模均匀化的多目标分配模型，进行子群内部的资源配置，完成二次分配；采用基于运动学约束特性的自适应惯性权重扩展式微粒群算法进行细粒度目标搜索；直到所有的子群内部的无人机靠近在搜索目标的附近，则视为搜索成功，否则，继续迭代，不断更新无人机的位置和速度；建立群无人机并行式搜索性能指标评价模型，然后对评价模型进行收敛性证明和分析。本发明提高了群无人机并行式搜索的效率，有效解决了微粒易陷入局部最优点和搜索效率过低的问题，大大减少了系统能耗和搜索耗时。
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公开(公告)号：CN111487995B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010363541.6
申请日：2020-04-30
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于三维简化虚拟模型的群无人机多目标搜索协作方法，首先根据无人机对目标信号的检测情况将其搜索行为分解为漫游搜索状态和协调搜索状态；其次针对其漫游搜索行为，提出近邻排斥扩散算法，针对其协调搜索行为，将三维扩展式微粒群算法与无人机运动学方程相结合，提出自适应惯性权重三维扩展式微粒群算法；然后，根据二维简化虚拟受力模型的思想，通过引入空间坐标系中的旋转矩阵求解模型参数，提出了三维简化虚拟受力模型，并且基于此模型建立了无人机漫游搜索行为和协调搜索行为的控制策略；最后，本发明设置了三种搜索策略进行了仿真对比，本发明的搜索耗时T和系统能耗S均大大减小，数值仿真验证了本方法的有效性。
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公开(公告)号：CN112405547B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202011380587.5
申请日：2020-11-30
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种未知环境下的群机器人多目标搜索方法，包括以下步骤：构建未知环境模型；机器人检测目标信号，基于目标响应函数进行动态分工，完成同一子任务的机器人所在的集合形成子联盟；引入闭环调节，评估各个子任务的资源分配，形成新的子联盟；未组成子联盟的的机器人进行漫游搜索；组成子联盟的机器人基于位置估计的粒子群算法和边界扫描的避障策略，对目标进行搜索。本发明边界扫描的避障策略利用最近两点及边界点与机器人的距离及角度关系避障；目标位置估计的粒子群算法则利用可获得的目标信号，以此推断出目标点的大概位置，配合粒子群算法快速到达目标位置，从而减少了搜索目标时的路径及搜索时间。
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公开(公告)号：CN111626516A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010480520.2
申请日：2020-05-30
申请人： 湖南科技大学
摘要： 本发明公开了一种考虑倒货策略的双深位四向穿梭车系统订单排序优化方法，包括以下步骤：对双深位四向穿梭车系统进行仿真建模；基于双深位四向穿梭车系统的批量出库作业流程，建立了系统出库作业时间模型SOOTM；根据系统出库作业时间模型SOOTM，将系统订单排序优化问题转化为非标准的整数规划问题，建立了一个非标准的订单排序整数规划模型；对遗传算法中的PMX交叉算子进行改进，采用改进的遗传算法求解订单排序整数规划模型，对系统订单执行顺序进行优化，得出系统出库时间作业的最优任务执行序列。相对于传统的出库订单执行顺序，本方法的优化结果使得系统的出库效率至少提高20%。
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