ESDBO: Un algoritmo de optimización de escarabajos de estiércol mejorado con múltiples estrategias para la...

Área de la Ciencia:

• Robótica e Inteligencia Artificial
• Inteligencia Computacional y Optimización

Sus antecedentes:

• Los vehículos terrestres no tripulados (UGV) enfrentan complejos desafíos de planificación de rutas en entornos urbanos.
• El algoritmo de optimización de escarabajos de estiércol (DBO) es popular para la planificación de rutas de UGV, pero sufre de baja precisión de convergencia y óptimos locales.
• Los métodos DBO existentes requieren mejoras para un rendimiento robusto en entornos urbanos dinámicos.

Objetivo del estudio:

• Proponer un algoritmo DBO mejorado con múltiples estrategias (ESDBO) para superar las limitaciones del DBO estándar.
• Mejorar la precisión de la convergencia, la capacidad de búsqueda global y las capacidades de búsqueda local para la planificación de rutas de UGV.
• Validar la efectividad de ESDBO en la generación de rutas óptimas y seguras para la navegación autónoma.

Principales métodos:

• Se introdujo el mapeo sinusoidal en la inicialización de la población para mejorar la diversidad de soluciones.
• Se desarrolló una estrategia de mutación de volatilización adaptativa de información para el equilibrio dinámico entre convergencia y búsqueda global.
• Se diseñó una estrategia de coevolución multimecanismo para mejorar la capacidad de búsqueda local y la estabilidad.
• Se realizaron experimentos de ablación y pruebas de referencia (CEC2017) para la validación del algoritmo.
• Se realizaron experimentos de planificación de rutas en mapas de referencia Random MAPF.

Principales resultados:

• ESDBO demostró una capacidad de optimización superior y una precisión de convergencia en comparación con DBO estándar.
• El algoritmo mejorado mostró una mayor estabilidad y una menor susceptibilidad a los óptimos locales.
• Los experimentos de planificación de rutas confirmaron la capacidad de ESDBO para generar rutas globalmente óptimas con longitudes cortas, giros mínimos y altos márgenes de seguridad.
• Se observó un rendimiento efectivo en diversas densidades de obstáculos y escalas de mapas.

Conclusiones:

• El algoritmo ESDBO propuesto ofrece una mejora significativa con respecto al DBO tradicional para la planificación de rutas urbanas complejas.
• ESDBO proporciona una solución eficiente y confiable para la navegación autónoma de UGV en entornos desafiantes.
• Las mejoras de múltiples estrategias abordan eficazmente los problemas de precisión de convergencia y óptimos locales del algoritmo DBO original.