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题名基于改进离散蜂群算法的多AUV协同任务分配
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作者
马红军
孙兵
张威
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机构
上海海事大学上海智能海事搜救与水下机器人工程技术研究中心
上海电机学院电气学院
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出处
《控制工程》
北大核心
2025年第5期813-820,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52271321,61873161)
上海市青年科技启明星计划项目(20QA1404200)
上海市自然科学基金资助项目(22ZR1426700)。
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文摘
本文针对多自治式潜水器(autonomous underwater vehicle, AUV)水下协同任务分配问题,用拍卖算法对蜂群优化的选择过程进行部分改进,以使得任务分配的结果更接近全局最优。在模型问题上,将AUV能量储备考虑在内。在计算时,采用分级任务分配的模式,降低计算时的数据维度。在第一级目标分配中,采用拍卖算法进行准确的一对一分配。在第二级的选择过程中,利用改进的离散蜂群算法进行迭代寻优,并在适应度中引入一个收缩因子,以使任务分配的最终结果更接近于帕累托最优状态。实验结果表明,该方案具有较快的收敛速度和良好的稳定性。
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关键词
任务分配
拍卖算法
离散蜂群算法
收缩因子
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Keywords
Task allocation
auction algorithm
discrete bee colony algorithm
shrinkage factor
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划
被引量：20
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作者
朱大奇
朱婷婷
颜明重
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机构
上海海事大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1505-1514,共10页
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基金
国家自然科学基金(U1706224,91748117)
上海市科委创新行动计划(18JC1413000,18DZ2253100,17ZR1412400)。
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文摘
针对三维环境下的多自主水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络(GlasiusBio-inspiredNeural Network,GBNN)的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。
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关键词
多AUV
三维环境
全覆盖路径规划
Glasius生物启发神经网络
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Keywords
multi-AUV
3-D environment
complete coverage path planning
Glasius Bio-inspired Neural Network
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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