[发明专利]无人系统中智能体自主路径规划的优化方法和系统

权利要求书

1.一种无人系统中智能体自主路径规划的优化方法，其特征在于，该方法由智能体执行，包括以下步骤：

S1、获取智能体的路径优化函数；

S2、基于不动点定理，将所述智能体的路径优化函数转换为等价的不动点方程；

S3、基于所述不动点方程，获取完备单纯形序列；

S4、基于所述完备单纯形序列确定粒子群优化算法的初始种群规模和粒子初始位置，实现智能体的最优路径规划；

其中，

所述步骤S2具体为：

基于构造不动点方程F(X)＝X-f′(X)；根据不动点定理，若X^*是不动点方程的解，则满足f′(X^*)＝0，使得路径优化函数y＝f(X)在点X^*处取得极小值；

其中：

f(X)为智能体的路径优化函数；

X为n维度优化变量；

g_i(X)为函数可行域空间内的m个约束函数；

所述步骤S3具体为：

根据不动点定理，引入近似不动点概念替代精确不动点：设任意ε＞0，若|X-f′(X)|＜ε，则称X是f(X)的一个近似不动点，|X-f′(X)|表示向量的模，F(X)＝X-f′(X)为不动点方程；具体过程如下：

S301、对不动点方程的搜索空间进行划分，具体为：

在n维欧氏空间Rⁿ中，用n簇直线x_i＝mh_i(i＝1，2，...，n)将不动点方程的搜索空间划分为均匀的多面体，其中m为精度控制；

S302、对划分后的搜索空间进行单纯剖分，得到单纯形，具体为：

对于欧氏空间Rⁿ，N＝{1，2，...，n}，π是N的置换，Rⁿ的n个基底向量：u¹，...，uⁿ，满足：u＝u¹+...+uⁿ＝(1，...，1)，是n阶单位矩阵的n列；设为Rⁿ中整点集，若以k₁(y⁰，π)记n维单纯形y⁰，y¹，...，yⁿ，其中yⁱ＝y^i-1+u^π(i)，i∈N，记k₁(y⁰，π)组成的集合为K₁；

S303、对单纯形进行标号，输出完备单纯形序列，具体为：

采用整数标号法或向量标号法对单纯形进行标号，根据逻辑判别式，得到满足标号要求的完备单纯形序列，以完备单纯性序列的取值范围作为更新的搜索空间；

所述步骤S4具体为：

在n维解空间内，每个粒子位置为：完备单纯形序列x_i＝(x_i1，x_i2，...，x_in)，完备单纯形序列的个数表示种群规模；飞行速度：v_i＝(v_i1，v_i2，...，v_in)；粒子个体最优位置记作p_best＝(p_i1，p_i2，...，p_in)，全局最优位置g_best＝(p_g1，p_g2，...，p_gn)，则当前粒子根据以下公式调整微粒当前位置x_id和当前速度v_id；

v_id(t+1)＝ωv_id(t)+c₁(p_id-x_id)+c₂(p_gd-x_id)

x_id(t+1)＝x_id(t)+v_id(t+1)

其中：

p_id是当前粒子个体最优位置；

p_gd是当前全局最优位置；

v_max表示粒子最大飞行速度；

-v_max表示粒子最小飞行速度；

ω为惯性权重；

c₁、c₂为加速常数。