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文档简介

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)+c1rand()(pbest(t)-x(t)+c2rand()(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
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