【摘 要】
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目前大多数用于群体聚合形态生成的基因调控网络模型(GRN)不仅需要先验知识进行设计,而且在设计前假设环境是已知的。这些局限使在动态的、未知的环境下对GRN的设计往往是一个反复试错的过程。为此,本研究提出一种基于在线优化群体聚合形态动态生成方法。该方法将探测到的目标及其周围障碍物信息作为GRN的输入,通过在线调整策略动态生成适应当前环境的群体形态。首先,该方法设计一个基于在线优化的分层GRN,上层结构负责群体形态的自适应生成,下层结构负责引导群体机器人移到群体形态上。其次,该模型根据所检测到的环境信息,实时
【机 构】
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汕头大学电子信息工程系,广东省数字信号与图像处理技术重点实验室,大连海军舰艇学院,国防科技大学系统工程学院,北京理工大学自动化学院,复杂系统智能控制与决策国家重点实验室
【基金项目】
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中央军委科技委基础研究项目(18-163-11-ZT-003-008-02),中央军委科技委基础研究项目(193-A14-226-01-01)。
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目前大多数用于群体聚合形态生成的基因调控网络模型(GRN)不仅需要先验知识进行设计,而且在设计前假设环境是已知的。这些局限使在动态的、未知的环境下对GRN的设计往往是一个反复试错的过程。为此,本研究提出一种基于在线优化群体聚合形态动态生成方法。该方法将探测到的目标及其周围障碍物信息作为GRN的输入,通过在线调整策略动态生成适应当前环境的群体形态。首先,该方法设计一个基于在线优化的分层GRN,上层结构负责群体形态的自适应生成,下层结构负责引导群体机器人移到群体形态上。其次,该模型根据所检测到的环境信息,实时
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