• 基于遗传算法的自主式水下潜器路径规划问题(Matlab代码实现)


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    📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

    目录

    💥1 概述

    📚2 运行结果

    🎉3 参考文献

    🌈4 Matlab代码实现


    💥1 概述

    自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)是近世纪发展起来的具有一定的自主导航和规划能力的水下机器人,可广泛应用于海洋学勘测、地形地貌测量、目标搜索、海底管线检测维修等领域,甚至可以用于水下古迹勘探或水下影视特技,通常可以在危险或人力不可到达的海域活动,扩展载人潜器或有缆潜器/水下机器人的作业能力与探测范围,AUV的这种自主性表现之一是 具有基于环境模型的全局规划能力。
    应用遗传算法(GA)对AUV在大范围海洋环境中的全局路径规划问题进行了研究。介绍了基于栅格的环境模型及其数据结构 ,通过仿真结果可以看出 :GA采用可变长编码方式使路径描述简单、清晰 ,具有收敛速度快、求解实际问题效率高的特点,满足系统实时性要求 。

    📚2 运行结果

    部分代码:

    Fitconst=0;         %Number of generations that fitness values remain constant
    %% Genetic algorithm
    while(Generation <= ITERATION)
        if (Fitconst<=THRESHOLD) %Stop iteration if fitness value is constant in threshold number of genreations
            fitness = Fitness(Parentpop,adjacency);       %Calculate fitness of parents
            crossover = Crossover(Parentpop,Pcross);      %Crossover
            Childpop = Mutation(crossover,Pmutation);     %Mutate and get chindren
            combopop=[Parentpop;Childpop];                %Combine parents and chindren
            combofitness=Fitness(combopop,adjacency);       %Calculate overall fitness
            nextpop=Select(combopop,combofitness);        %Select the first half of best to get 2nd gen
            Parentpop=nextpop.pop;
            if(Generation ==1)
                Best_GApath=Parentpop(1,:);
                Best_Fitness=combofitness(nextpop.bestplan);
            else
                New_Best_Fitness=combofitness(nextpop.bestplan);%Evaluate best solution
                New_Best_GApath=Parentpop(1,:);
                
                if(New_Best_Fitness                 Best_Fitness=New_Best_Fitness;
                    Best_GApath=New_Best_GApath;
                    Fitconst = 0;
                    
                    %%%%%%%%Visualize planning process%%%%%%%%
    %                     GENERATION=[1:Generation-1];
    %                     GAplancoor = [RP(Best_GApath).x;RP(Best_GApath).y; RP(Best_GApath).z].';
    %                     figure(1);
    %                     for i=1:RPNUM
    %                         subplot(2,1,1);     %Plot all rendezvous points
    %                         plot3(RP(i).x,RP(i).y,RP(i).z,'o');
    %                         text(RP(i).x,RP(i).y, RP(i).z,num2str(i));
    %                         hold on;
    %                         subplot(2,1,2);
    %                         plot(RP(i).x,RP(i).y,'o');
    %                         text(RP(i).x,RP(i).y,num2str(i));
    %                         hold on;
    %                     end
    %                     subplot(2,1,1);
    %                     plot3(GAplancoor(:,1),GAplancoor(:,2),GAplancoor(:,3),'r-.');
    %                     title('3D Path of AUV');
    %                     grid on;
    %                     hold off;
    %                     subplot(2,1,2);
    %                     plot(GAplancoor(:,1),GAplancoor(:,2),'r-.');
    %                     title('2D Path of AUV');
    %                     grid on;
    %                     hold off;
                    %%%%%%%%Visualize planning process%%%%%%%%
                    
                else
                    Fitconst=Fitconst+1;
                end
            end 

    🎉3 参考文献

    部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

    [1]王宏健,边信黔,唐照东,施小成,丁福光.大范围环境下自主式水下潜器两种全局路径规划方法的研究[J].中国造船,2004(03):81-86.

    🌈4 Matlab代码实现

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