基于数据驱动的遗传算法的无人艇路径规划研究

论文摘要

遗传算法(GA)是无人艇路径规划系统中的一种有效方法,为了克服该算法易陷入局部最优早熟和收敛速度慢等缺陷,在不增加算法复杂度的前提下,基于数据驱动线性动态交叉策略提出了一种能够在最短时间内自适应动态调整控制参数的改进遗传算法(LCPGA)。与传统的遗传算法相比,LCPGA增加了种群多样性,能更有效地避免陷入局部最优,并提高了路径规划的精度、稳健性和收敛速度。仿真实验和无人艇现场试验验证了该算法具有更优良的性能,该算法可为无人艇路径规划提供一定的应用价值。

论文目录

• 1 引言
• 2 遗传算法
•   2.1 传统遗传算法
•   2.2 改进的遗传算法
• 3 仿真实验
•   3.1 对比方案一（路径规划长度和计算精度）
•   3.2 对比方案二（计算效率）
•     3.2.1 计算时间对比
•     3.2.2 收敛速度对比
• 4 现场试验
•   4.1 试验设备
•     4.1.1 试验船型
•     4.1.2 试验数据采集仪器——多功能传感器
•     4.1.3 试验数据采集系统
•   4.2 数据采集
•   4.3 实验对比
•     4.3.1 对比方案一（10个待规划点）
•     4.3.2 对比方案二（25个待规划点）
•     4.3.3 对比方案三（35个待规划点）
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 辛峻峰,张永波,伯佳更,赵博文,范世缘

关键词: 路径规划,改进遗传算法,无人艇,自适应

来源: 智能科学与技术学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 船舶工业,自动化技术

单位: 青岛科技大学,青岛国家海洋科学研究中心

基金: 国家自然科学基金资助项目(No.51609120),山东省教育厅基金资助项目(No.J16LB72),山东省重点研发计划基金资助项目(No.2018YFJH0704)~~

分类号: U664.82;TP18

页码: 171-180

总页数: 10

文件大小: 1620K

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