【摘 要】
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为解决水面无人船全局路径规划问题，提出一种基于细菌觅食-改进蚁群（Bacterial Foraging-Improved Ant Colony Algorithm， BF-IACA）算法。该算法相较传统蚁群算法，在路径搜索策略上考虑水面无人船航行需要尽可能减少转向次数和完全规避过大转向角度等约束，引入转向角启发因子，综合求解转移概率；同时引入细菌觅食算法的繁殖操作和趋化操作，改进信息素更新方式，解
【机 构】
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上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52001197）；
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为解决水面无人船全局路径规划问题，提出一种基于细菌觅食-改进蚁群（Bacterial Foraging-Improved Ant Colony Algorithm， BF-IACA）算法。该算法相较传统蚁群算法，在路径搜索策略上考虑水面无人船航行需要尽可能减少转向次数和完全规避过大转向角度等约束，引入转向角启发因子，综合求解转移概率；同时引入细菌觅食算法的繁殖操作和趋化操作，改进信息素更新方式，解决传统蚁群算法容易陷入局部最优解和收敛速度较慢等问题。对比仿真实验结果显示，BF-IACA算法较传统蚁群算法全局搜索能力得到较大幅度的提升，并且收敛迭代次数缩减超过30%；模拟实际水域实验结果显示BF-IACA可以通过14次迭代为无人船规划出全局可行路径。
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