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引入改进蝠鲼觅食优化算法的水下无人航行器三维路径规划
被引量：
24
1
作者
黄鹤
李潇磊
+2 位作者
杨澜
王会峰
茹锋
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期9-18,共10页
针对复杂环境下传统群体智能优化算法在求解水下无人航行器(UUV)路径规划的过程中存在路径搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种引入改进蝠鲼觅食优化算法的UUV三维路径规划方法。首先,根据UUV在水下航行时的实际环境,建立相...
针对复杂环境下传统群体智能优化算法在求解水下无人航行器(UUV)路径规划的过程中存在路径搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种引入改进蝠鲼觅食优化算法的UUV三维路径规划方法。首先,根据UUV在水下航行时的实际环境,建立相关地形模型和威胁源模型;其次,对传统的蝠鲼觅食优化算法进行改进,相关改进包括在初始化过程中加入局部反向学习机制优化种群的位置,提高了种群的多样性;根据每次迭代后种群个体适应度的不同,改进蝠鲼翻滚觅食的翻滚因子S,由此实现一种自适应翻滚,有利于跳出局部最优;同时,在蝠鲼螺旋觅食过程中融合莱维飞行-柯西变异策略,扩大了搜索路径和种群搜索范围,提升了算法寻找全局最优的能力;最后,将改进的蝠鲼觅食优化算法引入到UUV的路径规划中,进行相应的实验模拟。实验结果表明:在地形1中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相比于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了32.49 km和23.88 km,航迹代价分别降低了9.68和4.04;在地形2中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相较于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了20.83 km和29.95 km,航迹代价分别降低了10.14和3.18;同时,所提路径规划方法能够使UUV有效地避开障碍物、威胁物等,较大地降低了风险成本,安全性更高。
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关键词
水下无人航行器
路径规划
蝠鲼觅食优化算法
全局最优
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题名
引入改进蝠鲼觅食优化算法的水下无人航行器三维路径规划
被引量：
24
1
作者
黄鹤
李潇磊
杨澜
王会峰
茹锋
机构
长安大学电子与控制工程学院
长安大学西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室
长安大学信息工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期9-18,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2501200)
国家自然科学基金资助项目(52172324)
西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(长安大学)开放基金资助项目(300102321502)。
文摘
针对复杂环境下传统群体智能优化算法在求解水下无人航行器(UUV)路径规划的过程中存在路径搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种引入改进蝠鲼觅食优化算法的UUV三维路径规划方法。首先,根据UUV在水下航行时的实际环境,建立相关地形模型和威胁源模型;其次,对传统的蝠鲼觅食优化算法进行改进,相关改进包括在初始化过程中加入局部反向学习机制优化种群的位置,提高了种群的多样性;根据每次迭代后种群个体适应度的不同,改进蝠鲼翻滚觅食的翻滚因子S,由此实现一种自适应翻滚,有利于跳出局部最优;同时,在蝠鲼螺旋觅食过程中融合莱维飞行-柯西变异策略,扩大了搜索路径和种群搜索范围,提升了算法寻找全局最优的能力;最后,将改进的蝠鲼觅食优化算法引入到UUV的路径规划中,进行相应的实验模拟。实验结果表明:在地形1中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相比于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了32.49 km和23.88 km,航迹代价分别降低了9.68和4.04;在地形2中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相较于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了20.83 km和29.95 km,航迹代价分别降低了10.14和3.18;同时,所提路径规划方法能够使UUV有效地避开障碍物、威胁物等,较大地降低了风险成本,安全性更高。
关键词
水下无人航行器
路径规划
蝠鲼觅食优化算法
全局最优
Keywords
underwater unmanned vehicle
path planning
manta ray foraging optimization algorithm
global optimum
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
引入改进蝠鲼觅食优化算法的水下无人航行器三维路径规划
黄鹤
李潇磊
杨澜
王会峰
茹锋
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
24
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