IACO-GA-IPSO融合算法AUV三维全局路径规划

作     者：刘新宇 赵俊涛 佘莹莹 张英浩 LIU Xinyu;ZHAO Juntao;SHE Yingying;ZHANG Yinghao

作者机构：武汉第二船舶设计研究所湖北武汉430205 

出 版 物：《舰船科学技术》 (Ship Science and Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第18期

页      码：99-105页

摘      要：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。

主 题 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 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3404/j.issn.1672-7649.2024.18.017

馆 藏 号：203144027...