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基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划
被引量：
11
1
作者
赵鹏程
宋保维
+1 位作者
毛昭勇
丁文俊
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2598-2608,共11页
传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器(UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可...
传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器(UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可能与最优路径冲突的问题。为此,设计一种具有UUV机动性约束条件的改进遗传算法,提出环境复杂度的概念用于分析机动性约束的具体取值,使路径规划适配于UUV的机动性,使算法结果更具实用性;提出复合自适应变异策略,控制变异的个体在迭代过程中发生自适应的进化;当一定迭代数内种群进化停滞时,引导最优个体进行双阶段自适应变异,从而使最优路径趋近全局近似最优解,有效提高算法的收敛速度。基于MATLAB软件的算法对比仿真结果表明一般复杂水域和复杂水域环境下,改进的复合自适应遗传算法生成的最优路径相比于遗传算法和自适应遗传算法的最优路径更加平滑,路径长度更低,可见改进的复合自适应遗传算法在路径规划上收敛性能和寻优能力更优,更具有可行性和优越性。
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关键词
水下回收UUV
路径规划
改进遗传算法
环境复杂度
机动性约束条件
复合自适应变异策略
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职称材料
题名
基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划
被引量：
11
1
作者
赵鹏程
宋保维
毛昭勇
丁文俊
机构
西北工业大学航海学院
西北工业大学无人水下运载技术工信部重点实验室
西北工业大学无人系统技术研究院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2598-2608,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51909206)
中国博士后科学基金项目(2021M692616)
+2 种基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-607)
浙江省自然科学基金项目(LQ20E090010)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020年)。
文摘
传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器(UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可能与最优路径冲突的问题。为此,设计一种具有UUV机动性约束条件的改进遗传算法,提出环境复杂度的概念用于分析机动性约束的具体取值,使路径规划适配于UUV的机动性,使算法结果更具实用性;提出复合自适应变异策略,控制变异的个体在迭代过程中发生自适应的进化;当一定迭代数内种群进化停滞时,引导最优个体进行双阶段自适应变异,从而使最优路径趋近全局近似最优解,有效提高算法的收敛速度。基于MATLAB软件的算法对比仿真结果表明一般复杂水域和复杂水域环境下,改进的复合自适应遗传算法生成的最优路径相比于遗传算法和自适应遗传算法的最优路径更加平滑,路径长度更低,可见改进的复合自适应遗传算法在路径规划上收敛性能和寻优能力更优,更具有可行性和优越性。
关键词
水下回收UUV
路径规划
改进遗传算法
环境复杂度
机动性约束条件
复合自适应变异策略
Keywords
underwater recovery of UUV
path planning
improved genetic algorithm
environmental complexity
mobility constraints
compound adaptive mutation strategy
分类号
U674.941 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划
赵鹏程
宋保维
毛昭勇
丁文俊
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
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