粒子群算法优化BP神经网络在边坡稳定性中的应用

影响边坡稳定的因素繁杂多变,给边坡的稳定性评价与预测带来了困难,神经网络能够通过自学功能从样本数据中获取复杂的非线性关系,适用于解决边坡稳定性评价问题.因此,通过 Python语言建立了 BP神经网络模型,在此基础上借助粒子群算法提高模型的收敛速度与预测精度,建立了基于粒子群算法优化 BP神经网络实现边坡形变数据的分析预测模型,选取边坡土体的容重、黏聚力和内摩擦角等６个主要影响因素作为评判边坡稳定性的指标,将神经网络模型得到的预测结果与实际数据进行对比,结果表明利用粒子群算法优化后得到的预测值误差更小,验证了该模型的合理性和有效性.     

基于多智能体深度强化学习的协作导航应用

多机器人协作导航目前广泛应用于搜索救援、物流等领域, 协作策略与目标导航是多机器人协作导航面临的主要挑战. 为提高多个移动机器人在未知环境下的协作导航能力, 本文提出了一种新的分层控制协作导航(hierarchical control cooperative navigation, HCCN) 策略, 利用高层目标决策层和低层目标导航层, 为每个机器人分配一个目标点, 并通过全局路径规划和局部路径规划算法, 引导智能体无碰撞地到达分配的目标点. 通过Gazebo平台进行实验验证, 结果表明, 文中所提方法能够有效解决协作导航过程中的稀疏奖励问题, 训练速度至少可提高16.6%, 在不同环境场景下具有更好的鲁棒性, 以期为进一步研究多机器人协作导航提供理论指导, 应用至更多的真实场景中.