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摘要
自主水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)已成为不同领域多种水下作业最有效的装备之一。针对其全局路径规划问题，提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的求解方法。首先对于建模问题，在环境模型中，鉴于三维空间中设置路径点的复杂性，给出了基于连接型快速扩展随机树(connected rapidly-exploring random tree, RRT-Connect)的建模方法；在数学优化模型中，综合了路径平滑度、下潜梯度和航行时间等3项评价准则，并考虑了强海流及障碍物带来的相关约束。然后针对上述模型，提出了一种改进的鲸鱼优化算法。引入了基于问题连接结构的优化思想，据此在线构建了关键子集族和有效子集族，用于实时发现关键度和有效度较高的连接集，并增大其重复利用率，以提高算法的收敛速度和精度。此外，为更全面有效地利用历史进化信息，设计了多学习集构造个体引领者及联合引导策略，以进一步增强算法的整体性能。最后根据实际海底地形信息和不同海流模型，设置了多种路径规划情形进行仿真实验。结果表明，相对于文献中其他鲸鱼优化算法和经典算法，所提算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均表现更为出色，可较好地满足AUV航行的路径规划需求。
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