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1、大学生创新实验计划项目中期汇报 基于粒子群优化算法的多机器人探索矿 井高危瓦斯浓度的研究 指导教师：张勇 小组成员：魏岩 陈龙 李尚 郑瑞峰 汇报提纲 一 :完成计划 二 :阶段性成果 1 .算法研究 2.仿真环境的建立 3.对矿井场景真实环境的分析 三：实验问题 四：后期实验安排 项目开展情况 自立项以来，积极开始研究和和学习工作，经历 以下工作阶段 准备阶段 ： 与指导老师探讨，该算法的可行性。并结合其 它类似项目进行比较，确定该项目的发展方向。 团队讨论阶段 :首先，团队协作非常重要，我们先对任务 进行划分然后确定个人分工，规定每周六为集体讨论学习 时间。 深入学习研究阶段 ： 组内成员
2、分别负责仿真软件的安装 与应用、模型的建立、 C+语言的学习、相关论文的搜索 以及论文整合等工作。 项目进展 （ 1）初步学习 playerstage的安装，其中需要到外文网站下载 相关软件以及学习 linux系统的安装与学习。 （ 2）模型进行初步构想，其中涉及到矿井环境的探索与建 模，高危瓦斯浓度值的确定等内容。 （ 3）寻找相关书籍，学习 C+语言并结合前人相似的研究的 程序进行学习与探讨。 （ 4）对粒子群优化算法进行系统学习，总结前人经验，寻 找适合我们的算法公式。 所获成果 1已经对 playerstage进行下载。对 inux进行安装并学习其使用。 2 学习了 C+语言，并对前人
3、程序进行论证 3模型初步建立，但需要后续更改 初步模型 程序框图 4算法研究，基于粒子群优化算法有很所不同说法。下面是我们认 为适合我们的公式： v ( t + 1) = v ( t) + c1 rand () ( pbest ( t) - x ( t) ) + c2 rand () (gbest ( t) - x ( t) ) x ( t + 1) = x ( t) + v ( t + 1) (1) 其中 ,是惯性权重因子 ; c1 是个体因子 ,调节局部最优位置 ; c2 是群体 因子 , 调节群体最优位置 ; rand ( ) 是 0 , 1 之间的随机数函数 ; pbest 是当前局部
4、最优位置 ; gbest是当前全局最优位置。 使用一群机器人去搜索目标 ,为了提高效率需要通过一些方法来协调 它们之间的运动 ,还需要相应算法 来引导这些机器人朝着可能性大的区域搜索 ,同时不会被局部变化和 障碍物影响。因此 ,和标准的 PSO 算法相比 ,需要考虑以下一些因素 :1) 运动约束 ;2) 分布性 ;3) 计算简单性 ;4) 可扩展性 ;5) 连续性。 遇到问题 在研究学习过程中，我们发现以下几个问题，需要后期解 决 1、 linux上的 playerstage不会安装。需要学习 linux系统安装 playerstage的方法，或者请教相关计算机专业人员解决， 这个问题后续会解决。 2、权重因子不知如何设定，相关资料显示。权重因子根据 经验而定。可是我们没有经验。仿真环境还没搭建起来。 随着仿真环境的建立，我们会采取试探的方法找到权重因 子。 3、矿井模拟环境没有完全搭建出来。因为我们队矿井环境 不熟悉，情况允许的话需要暑假进行实地考察。 后期实验安排 1、安装 playerstage并将设计程序进行模拟。 2、寻找高危瓦斯浓度临界值。留作以后计算 3、模拟出矿井环境，让仿真机器人进行模拟寻找收敛点 4、最后，做出创新报告，整理研究素材，等待验收。 谢 谢！
大学生科技创新项目中期答辩.ppt
