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《基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的水下潛器路徑規(guī)劃研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的水下潛器路徑規(guī)劃研究姓名：潘洪悅申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：系統(tǒng)理論指導(dǎo)教師：于飛20090501哈爾濱丁程大學(xué)碩+學(xué)位論文摘要隨著人們對(duì)海洋資源的開發(fā)和利用，水下潛器發(fā)揮著越來越重要的作用，其中，路徑規(guī)劃技術(shù)是水下潛器智能航行的關(guān)鍵技術(shù)之一，關(guān)系到水下潛器智能水平的高低。本文主要通過改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法，針對(duì)水下潛器三維環(huán)境路徑規(guī)劃問題進(jìn)行研究。粒子群優(yōu)化算法(簡(jiǎn)稱PSO)源于對(duì)鳥群覓食系統(tǒng)的模擬，是最近幾年興起的一種新的智能優(yōu)化算法。它具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、收斂速度快、易實(shí)現(xiàn)并
2、且需要調(diào)整的參數(shù)少等特點(diǎn)，因而一經(jīng)提出就成為智能優(yōu)化與進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)和前沿，并且已得到廣泛應(yīng)用，其中，路徑規(guī)劃就是一個(gè)很重要的應(yīng)用。然而，標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)化水下潛器的路徑時(shí)并不能獲得理想的結(jié)果。因此，通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化機(jī)理進(jìn)行分析研究，針對(duì)其在優(yōu)化函數(shù)時(shí)存在的不足，提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，主要包括以下兩點(diǎn)：1．將標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法中的線性遞減慣性權(quán)重調(diào)整為非線性遞減；2．結(jié)合遺傳算法的思想，提出一種基于種群共享極值的粒子群優(yōu)化算法，重新定義了粒子群優(yōu)化算法的速度更新公式。并將改進(jìn)的
3、粒子群優(yōu)化算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比，通過仿真實(shí)驗(yàn)得出結(jié)論：改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法無論在收斂速度還是收斂精度上都要優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法。對(duì)于智能水下潛器，最基本的要求是其必須能夠根據(jù)已經(jīng)獲得的環(huán)境知識(shí)規(guī)劃出一條可行路徑。目前，研究者們提出了許多路徑規(guī)劃方法，但是大多數(shù)只適用于二維環(huán)境，因此，本文針對(duì)潛器在水下航行的實(shí)際海底三維環(huán)境，提出了基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的三維環(huán)境空間的路徑規(guī)劃算法。該算法通過幾何模型確定路徑安全與否，將路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為求解帶有約束條件的優(yōu)化問題。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明：本文設(shè)計(jì)的三維空間路徑
4、規(guī)劃方法充分利用了粒子哈爾濱1=程大學(xué)碩十學(xué)位論文群優(yōu)化算法收斂速度快、尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，很好地解決了三維空間環(huán)境下的潛器路徑規(guī)劃問題。關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化算法；水下潛器；路徑規(guī)劃；三維空間哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractWiththedevelopmentanduseofoceanresources，Underwatervehicleisplayinganincreasinglyimportantrole．Pathplanningtechniqueisoneofthekeytechnologiesofthe
5、intelligentunderwatervehicleinnavigation，whichhasdirectrelationstothelevelofUnderwatervehicleintelligence．Inthispaper，wemainlyfocusontheresearchofAUVinthree—dimensionalpathplanningproblembasedonmodifiedParticleswarmoptimization．Particleswarmoptimization(PSO)，wh
6、ichisfromthesimulationoffeedingbirds，isanewintelligentoptimizationalgorithmariseninrecentyears．Ithasthecharacteristicsofsimplestructure、fastconvergence、easytoachieveandlessneedtoadjusttheparameters，therefore，assoonasitisproposed，itbecomeanewresearchhotspotandfo
7、rwardinthefieldofIntelligentOptimizationandevolutionarycomputation，andhasbeenwidelyused，oneofwhichisthepathplanning．ButthestandardPSOcan’tobtainidealsolutionwhenitisusedinthepathplanningofAUV．Therefore，weproposedamodifiedparticleswarmoptimizationbyanalyzingtheo
8、ptimizationprincipleofthestandardparticleswarmoptimization．Itmainlyconsistsoftwofollowingaspects：Oneisthatanon-lineardecreasinginertiaweightWasusedinstandardparticleswarrflo
