共被期刊论文引用了2次
您的检索式：您选中1篇文献正在查看引证文献汇总
|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 引入改进蝠鲼觅食优化算法的水下无人航行器三维路径规划显示文摘针对复杂环境下传统群体智能优化算法在求解水下无人航行器(UUV)路径规划的过程中存在路径搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种引入改进蝠鲼觅食优化算法的UUV三维路径规划方法。首先,根据UUV在水下航行时的实际环境,建立相关地形模型和威胁源模型;其次,对传统的蝠鲼觅食优化算法进行改进,相关改进包括在初始化过程中加入局部反向学习机制优化种群的位置,提高了种群的多样性;根据每次迭代后种群个体适应度的不同,改进蝠鲼翻滚觅食的翻滚因子S,由此实现一种自适应翻滚,有利于跳出局部最优;同时,在蝠鲼螺旋觅食过程中融合莱维飞行-柯西变异策略,扩大了搜索路径和种群搜索范围,提升了算法寻找全局最优的能力;最后,将改进的蝠鲼觅食优化算法引入到UUV的路径规划中,进行相应的实验模拟。实验结果表明:在地形1中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相比于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了32.49 km和23.88 km,航迹代价分别降低了9.68和4.04;在地形2中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相较于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了20.83 km和29.95 km,航迹代价分别降低了10.14和3.18;同时,所提路径规划方法能够使UUV有效地避开障碍物、威胁物等,较大地降低了风险成本,安全性更高。 | 黄鹤 李潇磊 杨澜 王会峰 茹锋 | 2022 | 西安交通大学学报2022，56，7： | 11 |
| 2 | 基于改进蚁群算法的AUV路径规划显示文摘针对AUV自主式水下机器人利用传统的蚁群算法在全局路径规划中存在着算法的收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了一种基于改进的蚁群算法。通过改进信息素挥发因子,使其处于动态分布的方法,提高全局搜索能力,降低陷入局部最优的可能。在栅格地图上仿真实验证明:改进的蚁群算法在AUV路径规划中的可行性,并且与传统蚁群算法比较提高了收敛速度和解决局部最优问题。 | 钱平 傅颖丽 胡建梅 杨彩蝶 李思奇 | 2021 | 信息技术与信息化2021，，8： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员