基于多目標PSO-ACO 融合算法的無人艇路徑規(guī)劃
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摘要： 【目的】針對河蟹養(yǎng)殖過程中，水位變化以及無人艇路徑規(guī)劃算法收斂慢、精度低的問題，為提高算法適應性與尋優(yōu)能力， 提出一種多目標粒子群?蟻群融合的無人艇路徑規(guī)劃算法?！痉椒ā渴紫?，分析蟹塘環(huán)境及養(yǎng)殖規(guī)律等因素，建立靜態(tài)水深柵格環(huán)境模型；其次，針對覆蓋遍歷式投餌存在局部點投喂不足及路徑次優(yōu)的問題，通過對慣性參數與學習因子的非線性調整，提出基于多目標的改進粒子群算法（Particle swarm optimization， PSO）；然后，調整蟻群算法的初始信息素，并對蟻群算法的信息素揮發(fā)因子和啟發(fā)期望函數自適應改進，提出自適應優(yōu)化蟻群算法（Ant colony optimization， ACO）；最后，為解決單一算法尋優(yōu)不足，利用融合PSO-ACO 算法，實現無人艇多目標全局路徑規(guī)劃。（剩余1727字）