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申请/专利权人：广东技术师范大学
摘要：本发明公开了一种基于混合共生生物搜索算法的AUV路径规划方法。包括以下步骤：构建完整的地图模型；利用地图模型初始化算法参数；以起点和终点作为端点，确定一条直线路径，对路径进行分割，在分割的路径上构建新的坐标系，在新的坐标系上进行种群初始化，确定种群中每个个体的路径，并随机初始化个体的速度；计算种群中所有个体的适应度值，记录种群及个体最优适应度值及对应的最优路径，并更新参数；迭代更新个体路径；判断是否达到迭代终止条件，若没有达到终止条件，则继续进行迭代，直到最后输出全局最优路径。本发明设计了新的信息交互机制和受益因子计算方式，有效增强了算法的全局探索能力和局部开发能力，显著提升了路径规划的性能和效率。
主权项：1.一种基于混合共生生物搜索算法的AUV路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：确定需要进行路径规划区域的地图范围，并根据威胁区域信息和地形障碍信息构建完整的地图模型，定义起点和终点；利用地图模型初始化算法参数和种群参数；以起点和终点作为端点，确定一条直线路径，对所述路径进行分割，在分割的路径上构建新的坐标系，在新的坐标系上进行种群的初始化，确定种群中每个个体的路径，并随机初始化个体的速度；根据第一预设公式构建目标函数，利用目标函数计算种群中所有个体的适应度值，记录种群及个体最优适应度值及对应的最优路径，并按第二预设公式更新算法的相关参数；根据预设算法规则迭代更新个体路径；判断是否达到迭代终止条件，若没有达到终止条件，则回到所述计算种群中所有个体的适应度值处继续进行迭代计算，直到最后达到终止条件则停止迭代，输出全局最优路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 一种基于混合共生生物搜索算法的AUV路径规划方法
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