典型文献
基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
赵鹏程;宋保维;毛昭勇;丁文俊
作者机构：
西北工业大学 航海学院,陕西 西安710072;西北工业大学 无人水下运载技术工信部重点实验室,陕西 西安710072;西北工业大学 无人系统技术研究院,陕西 西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]赵鹏程;宋保维;毛昭勇;丁文俊-.基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划)[J].兵工学报,2022(10):2598-2608
A类：
机动性约束条件,复合自适应变异策略
B类：
自适应遗传算法,UUV,水下回收,回收路径,路径规划,变异操作,局部最优,陷阱,栅格法,最优路径,无人水下航行器,最短路径,路径冲突,改进遗传算法,环境复杂度,控制变,种群进化,停滞,滞时,双阶段,趋近,近似最优解,收敛速度,算法对比,复杂水域,水域环境,路径长,划上,上收,收敛性能,寻优能力
AB值：
0.253254
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