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    物流無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃算法綜述

    2023-02-09 02:36:54李丹
    中國(guó)儲(chǔ)運(yùn) 2023年1期
    關(guān)鍵詞:智能算法烏賊果蠅

    文/李丹

    引言

    近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)購(gòu)的興起,物流配送需求增加,但在配送末端環(huán)節(jié)由于其采用的是人工配送,并且交通擁堵情況日益嚴(yán)重,末端環(huán)節(jié)的配送成本一直以來(lái)居高不下,給物流配送行業(yè)帶來(lái)很大壓力。無(wú)人機(jī)憑借其便捷、快速的特性在物流配送領(lǐng)域占據(jù)一席之地,國(guó)內(nèi)為大型的物流企業(yè)紛紛加入了無(wú)人機(jī)物流配送的競(jìng)爭(zhēng)。路徑規(guī)劃技術(shù)是無(wú)人機(jī)配送研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)之一,關(guān)于路徑優(yōu)化的重點(diǎn)在于研究算法問(wèn)題。經(jīng)典智能算法包括粒子群優(yōu)化算法[1],螞蟻聚類算法[2]。還有一些新型仿生智能的算法,如烏賊算法,果蠅算法廣泛應(yīng)用于分布式無(wú)人機(jī)群合作控制。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)算法問(wèn)題從開(kāi)展了大量研究,并且在基本算法上提出各種改進(jìn)算法或者提出新的算法理論,本文將對(duì)目前主流的智能算法進(jìn)行綜述,重點(diǎn)介紹算法的基本原理、最新成果以及優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃算法未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行展望。本文根據(jù)物流無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃領(lǐng)域,選取了A*算法、粒子群算法、蟻群算法、遺傳算法、果蠅算法、和烏賊算法等四種經(jīng)典算法和兩種新型仿生智能算法進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。主要介紹基本算法的概念和其存在的優(yōu)缺點(diǎn),并且列舉了上述優(yōu)化算法在無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃和其相關(guān)領(lǐng)域的最新研究成果,最后對(duì)無(wú)人機(jī)配送的路徑規(guī)劃算法的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

    1.無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃

    無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃是研究如何確定最可行的方法起點(diǎn)和終點(diǎn)之間的路徑。這個(gè)問(wèn)題是一個(gè)NP(Non-deterministic Polynomial)難題,因此可以根據(jù)相關(guān)約束條件將其建模并且采用算法求解轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題。主流的路徑規(guī)劃智能算法,大概可以分為兩大類,一種是經(jīng)典的智能算法,例如蟻群算法[3]、遺傳算法[4]、A*算法[5]和粒子群算法[6]。另一種是新型仿生智能算法,例如烏賊算法,果蠅優(yōu)化算法等。本文列舉了在經(jīng)典算法和新型仿生智能算法有代表性的幾個(gè)算法來(lái)探討。

    1.1 經(jīng)典算法。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者在研究無(wú)人機(jī)配送三維路徑規(guī)劃的時(shí)候?qū)⑵滢D(zhuǎn)換為二維問(wèn)題,這些都可以用經(jīng)典的智能算法來(lái)求解。在無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃的算法研究上使用較多的經(jīng)典算法有遺傳算法,蟻群算法和粒子群算法等。

    1.1.1 遺傳算法。1975年,Holland首次提出了遺傳算法(genetic algorithm,GA)的概念。遺傳算法的思路是由生物界優(yōu)勝劣汰機(jī)制衍生出來(lái)的搜索算法。遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)是它可以在搜索過(guò)程不斷自適應(yīng)調(diào)整方向以至于找到全局最優(yōu)解為止。但由于無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃有著時(shí)間短并且對(duì)計(jì)算機(jī)資源要求較高的特性,采用遺傳算法進(jìn)行求解時(shí)會(huì)有早熟的現(xiàn)象,往往很難得到全局的最優(yōu)解。一般用于參考路徑規(guī)劃,很難用于實(shí)時(shí)規(guī)劃。由于傳統(tǒng)的遺傳算法用于無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃存在以上缺陷,一般都是將改進(jìn)后的遺傳算法或者將遺傳算法與其他算法相結(jié)合用于無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃中。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有著高效率和環(huán)境適應(yīng)性好的特點(diǎn),將其與遺傳算法結(jié)合可以彌補(bǔ)其缺點(diǎn)。陳志軍等[7]提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,并建立了一種新的路徑規(guī)劃方法。

    1.1.2 蟻群算法。蟻群算法(ant colony optimization,ACO)是意大利學(xué)者Dorigo由螞蟻找尋食物產(chǎn)生的想法,是一種路徑尋優(yōu)的概率型算法。但傳統(tǒng)的蟻群算法容易使路徑規(guī)劃求解陷入局部最優(yōu)解中,因此許多學(xué)者在研究無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃問(wèn)題時(shí)多數(shù)時(shí)候是將蟻群算法與其他算法相結(jié)合使用,目前比較常用的是將人工勢(shì)場(chǎng)法與蟻群算法結(jié)合、A*算法與蟻群算法結(jié)合、柵格法與蟻群算法結(jié)合等。王剛等[8]在研究機(jī)器人的三維避障路徑規(guī)劃問(wèn)題時(shí),提出一種基于人工勢(shì)場(chǎng)法的改進(jìn)的蟻群算法,修改了蟻群算法的啟發(fā)值參數(shù),改變了算法的更新規(guī)則,使得改進(jìn)后的蟻群算法能更快地收斂,找到最優(yōu)解。

    1.1.3 粒子群算法。粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)最初由Kennedy和Eberhart提出,是一種基于鳥類種群捕食的啟發(fā)式算法。粒子群優(yōu)化算法有著容易陷入局部最優(yōu)解和實(shí)時(shí)避障能力不足的缺陷,對(duì)在動(dòng)態(tài)三維環(huán)境下,這些都是致命性的問(wèn)題。由于蟻群算法收斂速度慢,而粒子群算法初期收斂速度太快,許多學(xué)者提出在改進(jìn)的蟻群系統(tǒng)基礎(chǔ)上融合粒子群算法。王闖等[9]提出了一種新的隨機(jī)時(shí)滯粒子群優(yōu)化算法,很好地解決了傳統(tǒng)粒子群算法早期收斂速度快和局部尋優(yōu)的缺點(diǎn)。

    1.2 新型仿生智能算法。三維多無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃非常困難,因?yàn)椴皇侵豢紤]二維平面問(wèn)題,還得考慮空中環(huán)境和安全因素,并且無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃是動(dòng)態(tài)的,傳統(tǒng)的二維算法將不再適用。新型仿生智能算法在無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃中也運(yùn)用較多。主要有烏賊算法,果蠅算法,鯨魚算法,鴿群算法等。

    1.2.1 烏賊算法。烏賊優(yōu)化算法(Cuttlefish Optimization Algorithm,COA)由Adel Sabry Eesa等學(xué)者于2013年提出,靈感來(lái)源于海洋生物中烏賊,一種新型的仿生啟發(fā)式優(yōu)化算法,也是一種概率型算法。烏賊算法有著收斂速度快和時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),但缺點(diǎn)是收斂精度不高。烏賊算法是一種新型的啟發(fā)式仿生智能優(yōu)化算法,非常適合用于動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)變化的路徑規(guī)劃問(wèn)題。舒緯偉等[10]針對(duì)無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃問(wèn)題,提出了一種基于烏賊算法求解問(wèn)題。烏賊算法與經(jīng)典的智能算法相比,其更收斂速度更快。

    1.2.2 果蠅算法。果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorith,F(xiàn)FOA)由潘文超[11]于2011年提出,該算法的設(shè)計(jì)思路來(lái)源于自然界中果蠅的覓食行為,通過(guò)模擬果蠅的嗅覺(jué)和味覺(jué)的捕食過(guò)程盡快地找到目標(biāo)點(diǎn)。果蠅算法是一種基于果蠅的覓食行為模擬出的尋找全局最優(yōu)解的迭代搜索方法,因?yàn)樵撍惴ㄓ兄菀讓?shí)現(xiàn)、設(shè)定參數(shù)少等特點(diǎn)受到了許多學(xué)者的青睞;然而基本的果蠅算法有著易于早熟、全局和局部尋優(yōu)不平衡、解決多元復(fù)雜問(wèn)題時(shí)會(huì)陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,許多學(xué)者將其用于三維路徑規(guī)劃時(shí)都會(huì)將其改進(jìn)。根據(jù)以上幾種算法的探討,表1把這幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn),更新機(jī)制,適用問(wèn)題等進(jìn)行了歸納整理。

    表1 算法對(duì)比

    2.結(jié)論

    隨著對(duì)無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃算法研究的深入,需要明白在空中實(shí)時(shí)變化的動(dòng)態(tài)環(huán)境下,如何選擇合適的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃智能算法及其實(shí)現(xiàn),是完成無(wú)人機(jī)配送路徑問(wèn)題迫切需要解決的問(wèn)題。蟻群算法在其概念是立體的較為接近三維的路徑規(guī)劃問(wèn)題,但對(duì)存儲(chǔ)空間的要求較高;遺傳算法在路徑規(guī)劃方面的應(yīng)用非常廣泛,但由于無(wú)人機(jī)在飛行時(shí)的動(dòng)態(tài)路徑是不確定的,增加了算法的編碼難度。因此,為有效利用各種算法各自的優(yōu)勢(shì),混合算法將成為航跡規(guī)劃的發(fā)展趨勢(shì)。上述的新型仿生智能算法目前研究的學(xué)者還不多,也可能是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。目前無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃能在單一約束下快速生成航跡,但在復(fù)雜環(huán)境約束下缺少對(duì)最優(yōu)路徑的考慮,且無(wú)法同時(shí)兼顧復(fù)雜環(huán)境約束與無(wú)人機(jī)自身性能約束。

    引用出處

    [1]王翼虎,王思明.基于改進(jìn)粒子群算法的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2020,42(9):1690-1696.

    [2]李佳盛.基于改進(jìn)蟻群算法的旅行商路徑優(yōu)化問(wèn)題研究[J].中國(guó)物流與采購(gòu),2020,606(17):47-48.

    [3]王宇,王文浩,徐凡,等.基于改進(jìn)蟻群算法的植保無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2020,51(11):92,103-112.

    [4]李霞,魏瑞軒,周軍,等.基于改進(jìn)遺傳算法的無(wú)人飛行器三維路徑規(guī)劃[J].西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,28(3):343-348.

    [5]李世國(guó),蘇衛(wèi)華,郭鵬飛,等.基于改進(jìn)A~★算法的無(wú)人搜救全局路徑規(guī)劃研究[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2020,41(12):16-20.

    [6]楊超杰,裴以建,劉朋.改進(jìn)粒子群算法的三維空間路徑規(guī)劃研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2019,55(11):117-122.

    [7]陳志軍,曾蒸.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的機(jī)器人三維路徑規(guī)劃[J].重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2018,35(1):93-99.

    [8]王剛,張方,嚴(yán)大亮,等.基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人三維路徑規(guī)劃[J].國(guó)外電子測(cè)量技術(shù),2020,39(11):1-6.

    [9]王闖,董宏麗,谷星澍,等.改進(jìn)粒子群算法及其在航跡規(guī)劃中的應(yīng)用[J].控制工程,2019,26(8):1466-1471.

    [10]舒緯偉,敬忠良,董鵬.基于烏賊算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2017,17(2):120-125.

    [11]潘文超.應(yīng)用果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2011,29(4):1-5.

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