基于改进蚁群的智能船舶全局路径规划方法

船舶路径规划是指在特定的海洋环境下,按照一定的寻优策略,给定出发点和目标点,完成船舶航行所需求的航线规划。本文依据改进的蚁群算法进行智能船舶路径规划,基于对障碍物膨化处理后的栅格地图,针对经典蚁群算法局部最优问题,加入了状态自适应调整,信息素自适应更新和拐角处理策略,在提高算法收敛速度的同时保证了所得路径的平滑性及安全性,实现了智能船舶的安全、经济航线规划。     

基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划算法

针对当前基本蚁群算法应用于水下机器人全局路径规划时存在路径搜索速度慢、容易陷入局部最优等问题,对其进行优化,提出一种改进蚁群算法。首先,改进算法引入A*算法作为新的初始路径搜索策略提高初始解的质量,加快算法收敛速度;针对特殊环境下算法容易陷入局部最优的问题做出优化,引入狼群分配策略进行蚂蚁回退。此外,对距离启发函数做出改进,综合考虑当前节点和下一节点以及下一节点和目标节点之间的距离,提高了算法搜索效率;提出一种信息素动态自适应更新策略,加快了算法前期搜寻效率,同时又扩大了算法后期搜寻范围。最后,以三次B样条法为基础引入路径平滑操作,去除规划路径结果中的冗余节点,减少了水下机器人移动过程中的能耗。仿真结果表明,和基本蚁群算法相比,改进算法不仅能取得更短、能耗更低的最优路径,收敛速度也更快。     

基于改进蚁群算法的船舶路径规划及跟踪控制

针对船舶自动化研究领域中的路径规划和路径跟踪2个问题,提出一种基于改进蚁群算法的船舶路径规划方法。为了更好解决传统蚁群算法存在的问题,使用人工势场法改进蚁群算法信息素更新策略,统筹船舶路径规划与船舶路径跟踪控制问题,通过引入神经网络对船舶动力学子系统的未知不确定项进行逼近,设计一种基于径向基神经网络算法的滑模控制器,仿真实验验证了本文所提出算法的有效性。     

基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划

路径规划是无人船自主导航的核心问题。由于无人船当前位置以及目标位置的确定受到障碍物影响,最佳航行路径的获取难度较大。为此,提出基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划方法。采用栅格法构建无人船工作环境模型,由上至下、由左至右的对栅格完成编号处理,划分安全区域与障碍物区域。构建无人船航行路径自主规划数学模型,设定地形与威胁、航程上限以及路径平滑度等约束条件。针对蚁群算法初始搜索效率差等问题,将其与粒子群算法相结合,提出混合蚁群算法。利用该算法求解无人船航行路径自主规划数学模型。实验结果显示,研究方法具有较高的路径规划准确性,路径长度、平均能耗及路径规划时间指标均较优。     

基于改进人工势场算法的AUV路径规划

针对传统人工势场算法运用于AUV路径规划时存在易死锁、实时性差、结果欠优等问题,提出一种改进型人工势场算法.在障碍物周围新增滑移区以替换原有斥力场的作用效果,同时构建相应的滑移准则以实现对AUV的滑移运动控制,具体包括滑移区判别、滑移参数选择和滑移方向判别准则.最后,在MATLAB中进行仿真实验.在静态环境下,分别利用...     

基于改进人工势场法的水下自主航行器路径规划

针对水下自主航行器(AUV)在水下复杂环境下的路径规划问题,提出改进人工势场法的路径规划算法.在传统人工势场法的基础上,提出考虑避障半径的斥力场函数方法,进一步优化规划路径.通过设置子目标点法和距离比较法,有效解决二维和三维空间下的局部最小值点问题和目标不可达问题.通过仿真对比验证提出的基于改进人工势场法的水下自主航行器路径规划算法的有效性.     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法

以63 500载重吨油船的船舱为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真试验数据进行图表分析,得出在不同工作条件下固定检测点位置的温度、CO浓度和烟气浓度的变化规律.对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法.对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,试验结果表明,该算法的寻路效率较高.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化问题研究

物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证.     

基于模糊改进人工势场法的无人船路径规划研究

自主、高效巡航是对无人船提出的基本要求,为满足这一要求,需要为无人船配备路径规划系统.通过该系统,能够在无人船遇到障碍物时重新规划路径,使无人船避开障碍物,顺利到达目的地,完成任务.人工势场法是路径规划常用的一种方法,实际应用中发现该方法存在不足,为满足无人船路径规划需要,对人工势场法进行模糊改进.     

基于改进蚁群算法的邮船舱室模块移运路径规划

针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。     

基于蚁群算法的舰船避险航路规划

采用蚁群算法研究舰船避险航路规划问题,利用栅格法将航行海区进行细分,建立舰船避险航路模型,进而求算优化解。仿真结果表明,蚁群算法求解舰船优化航路具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于蚁群算法的大型油船中剖面结构优化设计

采用蚁群算法对大型油船中剖面结构进行了优化设计,选取了纵骨型号等18个设计变量,建立了以单位长度中剖面构件重量最轻的目标函数,根据DNV(挪威规范)提取了总纵强度等29个约束条件,从而建立了大型油船中剖面结构优化模型。改进的蚁群算法对该模型进行优化计算,该船的中剖面纵向结构单位长度的重量减轻3.35%,结果表明蚁群算法是行之有效的。     

基于蚁群算法的长江干散货船中部结构优化设计研究

以长江散货船舯剖面纵向构件重量最小为优化目标,针对长江散货船在结构上的特点,采用蚁群算法,通过Matlab语言编程实现该目标寻优过程。利用该程序对实例进行计算,结果说明蚁群算法适用于船舶的结构优化设计,并能取得良好的优化结果。     

军用飞行器低空突防航路规划算法分析

通过分析军用飞行器低空突防航路规划算法应满足的条件及特点,阐述了目前国内外正在研究和应用的几种航路规划算法：动态规划法、启发式A^＋搜索法、遗传算法、蚁群算法等,并分别指出了其优缺点。最后简要总结低空突防航路规划算法的发展方向。     

基于蚁群算法的船舶件排样研究

针对船舶件排样问题,提出一种应用蚁群算法优化求解船舶件排样问题的方法.提出船舶件图形编码和预处理的方法,利用组合和填充的方法把船舶件排样问题转化为正交矩形的排样问题,使用剩余矩形匹配法和正交靠接算法完成自动排样.根据提出的求解算法,给出具体的实例,排样结果证明了用蚂蚁算法求解船舶件优化排样问题的可行性.     

一种基于AIS数据的船舶航线自动规划方法

为采用航线自动规划技术设计出最优船舶航行路径,提出一种基于船舶自动识别系统(Automatic Identifi-cation System,AIS)数据和航行区域栅格化地图建立环境模型,结合蚁群算法求解最优航线的航线自动规划方法.对航行区域地图进行栅格化处理,利用海量AIS数据定义可通航栅格和障碍物栅格,结合邻接矩阵...     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

基于虚拟势场理论的AUV局部路径规划方法

针对自治式水下潜器（AUV）局部路径规划问题，基于虚拟势场理论研究，提出了虚拟力概念，并设计了一种改进型虚拟势场局部规划算法，解决了经典虚拟势场能算法中存在的零合力与U型障碍的局部极小问题：当AUV陷入局部极小时通过调用相应的逃避算法来摆脱局部极点。仿真结果验证了该算法对于克服虚拟势场能中存在的局部极点的有效性和可行性。     

带航路规划的反舰导弹禁区计算方法研究

针对带航路规划的反舰导弹禁区难计算的问题,在分析了影响禁区主要因素和航路规划反舰导弹的弹道特性的基础上,建立了直线弹道禁区、弯道禁区和雷达扫描禁区的计算模型。最后以某型反舰导弹为例对其禁区进行了计算,验证了模型的有效性,为带航路规划的反舰导弹的禁区计算提供了依据。