基于改进模糊聚类并行蜻蜓算法的无人水面艇航迹规划

简介

对无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV)航迹规划问题进行研究,提出了一种基于改进模糊聚类并行蜻蜓算法的无人水面艇航迹规划方案。首先,构建基于航距、能耗、航迹弯折度、航行安全度评价指标和网格坐标转换的USV航迹规划模型,在确保航行安全、降低问题求解维度的同时,最大限度地提高航迹平滑度和降低航行距离与能耗。其次,设计改进模糊聚类并行蜻蜓算法(Improved Fuzzy Clustering Parallel Dragonfly Algorithm,IFDDA),利用改进的并行模糊聚类算法,自适应确定蜻蜓静态邻域规模,以提高种群样本多样性;引入非线性进化因子,动态调整算法权重因子,以平衡算法局部搜索和全局搜索。最后,采用IFDDA算法对USV航迹规划模型进行求解,经典测试函数和具体航迹规划实例仿真结果表明,IFDDA具有良好的复杂高维函数优化性能,相比于其它航迹规划算法,基于IFDDA得到航程缩短了约(7.3~55.2)%、能耗降低了约(17.1~56.5)%。