【摘 要】
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人工智能鱼是鱼类仿生学研究中的热点,针对三维虚拟海洋环境中人工智能鱼路径规划低效的问题,提出一种基于改进A*算法的人工智能鱼路径规划方法。首先,在A*算法路径搜索时每
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于海洋大数据深度学习的渔情预测研究(41776142)”
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人工智能鱼是鱼类仿生学研究中的热点,针对三维虚拟海洋环境中人工智能鱼路径规划低效的问题,提出一种基于改进A*算法的人工智能鱼路径规划方法。首先,在A*算法路径搜索时每选取一个路径节点后实行OPEN列表的清空操作,然后使用碰撞检测算法筛选出寻优路径中不必要的路径节点,进一步优化鱼类的游泳路径。结果显示:改进的A*算法相较于传统的A*算法,在算法效率相当的同时,所寻得的路径长度减少了5%。研究表明,使用改进的A*算法可以在虚拟海洋三维空间中精准地规划出智能鱼的游泳路径,提高智能鱼仿真的真实性,为渔业中的鱼类仿
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