基于改进帝国竞争算法的AUV三维路径规划

作者：尹姝呓; 毛剑琳; 李斌

来源：电子测量技术, 2022, 45(10): 74-81.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2107973

• 水下机器人
• 三维路径规划
• 帝国竞争算法
• 差分进化算法

针对传统蚁群算法在自主式水下机器人的三维路径规划中收敛速度慢、搜索效率低、求解质量差等问题，提出一种基于改进帝国竞争算法的三维路径规划方法。该方法以传统帝国竞争算法为框架，首先，在国家初始化部分引入蚁群思想来搜索初始路径，提高可行解的质量；其次，为确保算法在提高种群多样性的同时不会丢失优秀个体，在殖民地革命部分加入差分进化思想；最后，在3个不同规模的地图上进行仿真比对。仿真结果表明，改进后的帝国竞争算法充分利用传统帝国竞争算法收敛速度快、收敛精度高、具有较强的全局搜索能力的特点，提高了寻优过程的精度，加强了全局的寻优性，有效解决了传统帝国竞争算法容易陷入局部最优解的问题，最优路径的长度缩短了11%。

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院