Resumen

Dado que la fuerza de una persona atrapada suele disminuir con el tiempo en circunstancias urgentes y peligrosas, la adopción de un robot para rescatar al mayor número posible de supervivientes en un tiempo limitado reviste una importancia considerable. Sin embargo, una cuestión clave en la navegación robótica es cómo planificar la trayectoria óptima de rescate de un robot, algo que aún no se ha resuelto del todo. Este artículo estudia la planificación de la trayectoria del robot para el rescate de múltiples supervivientes en un tiempo de supervivencia limitado utilizando una heurística representativa, la optimización por enjambre de partículas (PSO). En primer lugar, el problema de planificación de trayectorias robóticas con múltiples supervivientes se formula como uno de optimización discreta con alta restricción, donde el número de personas rescatadas se toma como la función objetivo única, y la fuerza de una persona atrapada se utiliza para restringir la viabilidad de una trayectoria. A continuación, se presenta un nuevo algoritmo PSO entero para resolver el modelo matemático, y se incorporan al algoritmo propuesto varias operaciones nuevas, como la actualización de una partícula, los operadores de inserción e inversión, y el método de búsqueda local rápida, para mejorar su eficacia. Por último, los resultados de la simulación demuestran la capacidad de nuestro método para generar trayectorias óptimas de gran calidad.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:nuevo algoritmo pso entero, artículo estudia la planificación de la trayectoria del robot, problema de planificación de la trayectoria del robot, tiempo de supervivencia limitado, método de búsqueda local, trayectoria de rescate óptima, optimización por enjambre de partículas, varias operaciones nuevas, función objetivo única, persona
• Keywords:new integer pso algorithm, paper studies robot path planning, robot path planning problem, limited survival time, local search method, optimal rescue path, particle swarm optimization, several new operations, unique objective function, person