【摘 要】
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遗传算法是一种鲁棒性强、收敛性好的全局优化算法,但在解决路径规划问题上存在不足。本文针对传统遗传算法解决船舶路径规划问题的不足,提出了一种改进的遗传算法。改进算法
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671222)
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遗传算法是一种鲁棒性强、收敛性好的全局优化算法,但在解决路径规划问题上存在不足。本文针对传统遗传算法解决船舶路径规划问题的不足,提出了一种改进的遗传算法。改进算法改变了种群的编码方式,由二维编码变为基于坐标轴的一维编码;在传统遗传算法的基础上增加三个新的遗传操作:复原操作、重构操作和录优操作;复原、重构操作能够避免算法收敛于局部最优解,使算法尽早的收敛于全局最优解,录优操作保证种群朝着最优解方向进化。另外设计了插入算子,删除算子和平滑算子来提高种群进化效率和生成路径的现实意义。计算机仿真结果表明:在不同的航海环境中,该算法能够找到平滑的全局最优路径,验证了算法的可行性、有效性和现实性。另外,改进算法生成路径的长度和运行时间相比于传统算法有更好的性能。
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