論文の概要: Dynamic Multi-Objective Lion Swarm Optimization with Multi-strategy Fusion: An application in 6R robot trajectory planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00114v2
- Date: Sat, 8 Jun 2024 02:41:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 23:25:32.807098
- Title: Dynamic Multi-Objective Lion Swarm Optimization with Multi-strategy Fusion: An application in 6R robot trajectory planning
- Title（参考訳）: マルチストラテジーフュージョンを用いた動的多目的ライオン群最適化:6Rロボット軌道計画への応用
- Authors: Bao Liu, Tianbao Liu, Zhongshuo Hu, Fei Ye, Lei Gao,
- Abstract要約: 本研究では,MF-DMOLSO (MF-DMOLSO) を用いた動的多目的ライオン群最適化手法を提案する。
MF-DMOLSOは初期化、Swarm位置更新、外部アーカイブ更新の3つの重要なコンポーネントから構成される。
6Rロボット軌道計画の適用により、MF-DMOLSOは走行時間と最大加速を8.3sと0.3pi rad/s2に最適化し、70.97%に設定された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.421300692057029
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advancement of industrialization has spurred the development of innovative swarm intelligence algorithms, with Lion Swarm Optimization (LSO) notable for its robustness, parallelism, simplicity, and efficiency. While LSO excels in single-objective optimization, its multi-objective variants face challenges such as poor initialization, local optima entrapment, and so on. This study proposes Dynamic Multi-Objective Lion Swarm Optimization with Multi-strategy Fusion (MF-DMOLSO) to address these limitations. MF-DMOLSO comprises three key components: initialization, swarm position update, and external archive update. The initialization unit employs chaotic mapping for uniform population distribution. The position update unit enhances behavior patterns and step size formulas for cub lions, incorporating crowding degree sorting, Pareto non-dominated sorting, and Levy flight to improve convergence speed and global search capabilities. Reference points guide convergence in higher-dimensional spaces, maintaining population diversity. An adaptive cold-hot start strategy generates a population responsive to environmental changes. The external archive update unit re-evaluates solutions based on non-domination and diversity to form the new population. Evaluations on benchmark functions showed MF-DMOLSO surpassed multi-objective particle swarm optimization, non-dominated sorting genetic algorithm II, and multi-objective lion swarm optimization, exceeding 90% accuracy for two-objective and 97% for three-objective problems. Compared to non-dominated sorting genetic algorithm III, MF-DMOLSO showed a 60% improvement. Applied to 6R robot trajectory planning, MF-DMOLSO optimized running time and maximum acceleration to 8.3s and 0.3pi rad/s^2, achieving a set coverage rate of 70.97% compared to 2% by multi-objective particle swarm optimization, thus improving efficiency and reducing mechanical dither.
- Abstract（参考訳）: 工業化の進展により、革新的なSwarmインテリジェンスアルゴリズムの開発が加速し、Lion Swarm Optimization (LSO)はその堅牢性、並列性、単純性、効率性で注目されている。
LSOは単目的最適化に優れているが、その多目的変種は、初期化の貧弱、局所的最適包摂などの課題に直面している。
本研究では,MF-DMOLSO (MF-DMOLSO) を用いた動的多目的ライオン群最適化手法を提案する。
MF-DMOLSOは初期化、Swarm位置更新、外部アーカイブ更新の3つの重要なコンポーネントから構成される。
初期化単位は、一様人口分布にカオスマッピングを用いる。
位置更新部は、群集度ソート、パレート非支配ソート、レヴィ飛行を取り入れて、カブライオンの行動パターンとステップサイズ公式を強化し、収束速度とグローバル検索能力を向上させる。
参照ポイントは、高次元空間における収束を導き、人口の多様性を維持する。
適応型コールドホットスタート戦略は、環境変化に応答する人口を生成する。
外部アーカイブ更新部は、非支配と多様性に基づくソリューションを再評価し、新しい人口を形成する。
評価の結果,MF-DMOLSOは多目的粒子群最適化,非支配的ソートアルゴリズムII,多目的ライオン群最適化を上回り,二目的粒子群では90%,三目的粒子群では97%を超えた。
MF-DMOLSOは非支配的選別遺伝的アルゴリズムIIIと比較して60%改善した。
6Rロボット軌道計画に適用すると,MF-DMOLSOは走行時間と最大加速度を8.3s,0.3pi rad/s^2に最適化した。
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