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MAUV协同搜索多智能目标的路径规划
文献摘要：
本文针对复杂水下环境中多自主式水下机器人(MAUV)协同搜索多个智能目标这一重要课题展开研究.首先,利用马尔科夫链建立智能目标的决策状态转移模型的同时考虑了智能目标决策与行动的对应关系,并结合不同光照反射强度下传感器探测概率受限模型,设计新的目标概率图更新策略.然后,结合MAUV系统的约束条件和搜索效率建立实时适应值函数.接着,本文提出一种改进的多狼群算法(IMWPA)搜索策略,包括:1)利用人工势场法调整步长因子,使启发式算法更加适应探索过程.2)设计多狼群嚎叫环节,建立了狼群间的信息交流渠道.3)提出新的狼群淘汰更新机制,保障了人工狼多样性的同时避免算法趋于完全随机.最后,通过MATLAB仿真实验对比验证了本文算法的可行性及优越性.
文献关键词：
多自主式水下机器人协同搜索;马尔科夫链;目标概率图;改进的多狼群算法
中图分类号：
作者姓名：
岳伟;辛弘;林彬;刘中常;李莉莉
作者机构：
大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026;大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026;鹏城实验室网络通信研究中心,广东深圳518052
文献出处：
引用格式：
[1]岳伟;辛弘;林彬;刘中常;李莉莉-.MAUV协同搜索多智能目标的路径规划)[J].控制理论与应用,2022(11):2065-2073
A类：
MAUV,目标概率图,适应值函数,改进的多狼群算法,IMWPA,多自主式水下机器人协同搜索
B类：
路径规划,水下环境,马尔科夫链,状态转移,反射强度,下传,探测概率,更新策略,搜索效率,搜索策略,人工势场法,步长因子,启发式算法,嚎叫,信息交流,淘汰,更新机制,实验对比,对比验证
AB值：
0.199444
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