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IACO-GA-IPSO融合算法AUV三维全局路径规划
1
作者
刘新宇
赵俊涛
+1 位作者
佘莹莹
张英浩
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第18期99-105,共7页
为了解决传统蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优,传统粒子群算法搜索精度差,初始路径不规则等问题,提出一种融合了改进蚁群算法(IACO)、改进粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)的IACO-GA-IPSO路径规划算法。首先定义三维海洋环境模型,将...
为了解决传统蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优,传统粒子群算法搜索精度差,初始路径不规则等问题,提出一种融合了改进蚁群算法(IACO)、改进粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)的IACO-GA-IPSO路径规划算法。首先定义三维海洋环境模型,将工作空间沿Z轴方向划分成水平的栅格平面;其次建立多标准的路径优劣评价模型;最后由融合算法规划路径:IACO算法生成次优种群,GA算法优化种群多样性,IPSO算法快速收敛到全局最优。实验结果表明,融合算法能充分发挥每种算法的优点,克服种群规模和收敛速度的矛盾,优化初始种群,提高全局搜索能力、局部搜索精度和算法运行效率,加快收敛速度并避免陷入局部最优路径。
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关键词
AUV三维路径规划
融合智能算法
改进蚁群
算法
改进粒子群
算法
遗传
算法
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职称材料
题名
IACO-GA-IPSO融合算法AUV三维全局路径规划
1
作者
刘新宇
赵俊涛
佘莹莹
张英浩
机构
武汉第二船舶设计研究所
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第18期99-105,共7页
文摘
为了解决传统蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优,传统粒子群算法搜索精度差,初始路径不规则等问题,提出一种融合了改进蚁群算法(IACO)、改进粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)的IACO-GA-IPSO路径规划算法。首先定义三维海洋环境模型,将工作空间沿Z轴方向划分成水平的栅格平面;其次建立多标准的路径优劣评价模型;最后由融合算法规划路径:IACO算法生成次优种群,GA算法优化种群多样性,IPSO算法快速收敛到全局最优。实验结果表明,融合算法能充分发挥每种算法的优点,克服种群规模和收敛速度的矛盾,优化初始种群,提高全局搜索能力、局部搜索精度和算法运行效率,加快收敛速度并避免陷入局部最优路径。
关键词
AUV三维路径规划
融合智能算法
改进蚁群
算法
改进粒子群
算法
遗传
算法
Keywords
AUV 3D path planning
fusion intelligent algorithm
improved ant colony algorithm
improved particle swarm algorithm
genetic algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IACO-GA-IPSO融合算法AUV三维全局路径规划
刘新宇
赵俊涛
佘莹莹
张英浩
《舰船科学技术》
北大核心
2024
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