【摘 要】
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为解决传统粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)应用于无人水面舰艇(unmanned surface vessel,USV)路径规划时存在的早熟收敛问题,提出一种结合遗传思想的PSO,在传统的PSO中引入遗传算法(genetic algorithm,GA)中的交叉、变异操作,避免算法进入局部最优解,对惯性权重进行自适应调整,加速算法收敛.采用MATLAB软件对USV巡检水域环境进行建模,应用改进的PSO进行路径规划.仿真结果表明:相对于传统的P
【机 构】
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山东交通学院航运学院,山东威海264209
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为解决传统粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)应用于无人水面舰艇(unmanned surface vessel,USV)路径规划时存在的早熟收敛问题,提出一种结合遗传思想的PSO,在传统的PSO中引入遗传算法(genetic algorithm,GA)中的交叉、变异操作,避免算法进入局部最优解,对惯性权重进行自适应调整,加速算法收敛.采用MATLAB软件对USV巡检水域环境进行建模,应用改进的PSO进行路径规划.仿真结果表明:相对于传统的PSO和GA,该算法有效减少路径交叉点,大幅缩短路径总长和算法收敛时间.
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