基于改进鲸鱼优化算法的AUV三维路径规划

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提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)全局路径规划方法。首先对于建模问题,在环境模型中,鉴于三维空间中设置路径点的复杂性,给出了基于连接型快速扩展随机树(connected rapidly-exploring random tree,RRT-Connect)的建模方法;在数学优化模型中,综合了路径平滑度,下潜梯度和航行时间等三项评价准则,并考虑了强海流及障碍物带来的相关约束。然后针对上述模型,提出了一种改进的鲸鱼优化算法。引入了基于问题连接结构的优化思想,据此在线构建了关键子集族和有效子集族,用于实时发现关键度和有效度较高的连接集,并增大其重复利用率,以提高算法的收敛速度和精度。此外,为更全面有效地利用历史进化信息,设计了多学习集构造个体引领者及联合引导策略,以进一步增强算法的整体性能。最后根据实际海底地形信息和不同海流模型,设置了多种路径规划情形进行仿真实验,结果表明相对于文献中其他鲸鱼优化算法和经典算法,所提算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均表现更为出色,可较好地满足AUV航行的路径规划需求。
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