[发明专利]基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法，其特征在于：包括以下过程：

获取至少两个机器鱼的参量数据；

根据获取的参量数据，对机器鱼进行编码，将机器鱼对应为人工鱼；

对人工鱼群进行初始化，并计算每条人工鱼的目标函数值，得到人工鱼最优状态；

每条人工鱼依次进行觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为，在所有人工鱼进行以上四种行为后，对最优状态进行保留并开始新一轮迭代过程；

当达到迭代终止条件时，以得到的人工鱼最优状态作为机器鱼的最优游动规划。

2.如权利要求1所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法，其特征在于：

用二进制序列对每条单独的机器鱼进行编码。

3.如权利要求1所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法，其特征在于：

根据多条机器鱼之间距离、任务完成的难易程度以及机器鱼采取每种游动规划所达到的结果，计算得到完成任务的程度并作为目标函数。

4.如权利要求1所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法，其特征在于：

将每条机器鱼不同的游动规划进行归一化，对每只人工鱼进行编码，用随机数对鱼群中的每一条人工鱼进行初始化。

5.如权利要求1所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法，其特征在于：

觅食行为，包括以下过程：

设置人工鱼当前状态，并在其感知范围内随机选择另一个状态，如果得到的状态的目标函数大于当前状态的目标函数，则进行聚群行为；否则，重新选取新状态，判断是否满足条件，选择次数达到上限，如果仍然不满足条件，则进行随机行为；

或者，

聚群行为，包括以下过程：

人工鱼探索当前视野内的所有人工鱼数量，并计算出所有视野内人工鱼的中心位置，然后把新得到的中心位置的目标函数与当前位置的目标函数相比较，如果中心位置的目标函数优于当前位置的目标函数并且不是很拥挤，则进行追尾行为，否则进行觅食行为；

或者，

追尾行为，包括以下过程：

人工鱼探索当前视野内人工鱼的最优位置，当最优位置的目标函数值大于当前位置的目标函数值并且不是很拥挤，则当前位置向最优邻居鱼移动一步，否则进行觅食行为；

或者，

随机行为，包括以下过程：

人工鱼在视野内随机移动，当发现食物时，会向食物逐渐增多的方向快速的移动。

6.如权利要求1所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法，其特征在于：

多条机器鱼获得同一个任务，人工鱼获得目标函数最优解，则每条机器鱼得到面向任务的最优游动规划。

7.如权利要求1所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法，其特征在于：

给每条机器鱼设置等待时间阈值，当等待时间超过预设阈值时，将目标函数清除，并与其他机器鱼通信，消除死锁。

8.一种基于人工鱼群算法的多机器鱼控制系统，其特征在于：包括：

数据获取模块，被配置为：获取至少两个机器鱼的参量数据；

机器鱼编码模块，被配置为：根据获取的参量数据，对机器鱼进行编码，将机器鱼对应为人工鱼；

人工鱼最优计算模块，被配置为：对人工鱼群进行初始化，并计算每条人工鱼的目标函数值，得到人工鱼最优状态；

人工鱼迭代优化模块，被配置为：人工鱼每条人工鱼依次进行觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为，在所有人工鱼进行以上四种行为后，对最优状态进行保留并开始新一轮迭代过程；

机器鱼最优控制模块，被配置为：当达到迭代终止条件时，以得到的人工鱼最优状态作为机器鱼的最优游动规划。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于人工鱼群算法的多机器鱼控制方法中的步骤。