一种基于人工鱼群的无人机路径规划方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112650287A(43)申请公布日2021.04.13(21)申请号202011526234.1(22)申请日2020.12.22(71)申请人泉州云卓科技有限公司地址362000福建省泉州市丰泽区华大街道高新产业园区科技路海西电子信息产业育成基地A幢二楼(72)发明人曹学玉邱毅王会芳(74)专利代理机构北京盛凡智荣知识产权代理有限公司11616代理人叶似锦(51)Int.Cl.G05D1/10(2006.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于人工鱼群的无人机路径规划方法(57)摘要本发明提供了一种基于人工鱼群的无人机路径规划方法，在人工鱼群的基础上改进了视野和步长，使其具有自适应能力，在求解前期小概率忽略拥挤度因子，不会陷入局部最优，而在后期大概率忽略拥挤度因子，避免鱼群在全局最优附近徘徊，加快收敛速度。为避免追尾的盲目性从而早熟，采用“放弃”操作以一定概率对最差个体进行“追尾”，跳出局部最优，避免个体鱼群体趋向于局部最有从而做无用搜索，同时扩大了种群的多样性。通过实验仿真，利用本方法对无人机路径规划进行模拟，效果远超过基本人工鱼群算法，在最有解的寻找上极大的提高了路径规划的准确性。CN112650287ACN112650287A权利要求书1/2页1.一种基于人工鱼群的无人机路径规划方法，包括以下步骤：Step1.设计适应度函数：令ri，ri+1，rm均大于Rs，其中i∈(1，2，3…n)为路径点，ri代表第i个路径点与不可接触区域中心点R的距离，ri+1代表第i+1个路径点与不可接触区域中心点R的距离，Rs为第S个不可接触区域中心点，rm为xi+1与xi路径上的中点与不可接触区域中心点R的距离；xi，yi代表当前路径点在XY平面上的横纵坐标；若ri，ri+1，rm任一距离小于Rs，则f(Y)＝0；Step2.初始化：设定种群数量m，Yd为个体鱼，d∈(1，2，3...m)，拥挤度因子θ，迭代次数T，迭代次数最大次数Tmax，交叉概率C；Step3.步长设定：令step＝α×visual，0≤α≤1，其中step为步长，visual为视野，α为步长因子，计算所有个体鱼当前的状态Yd的适应度值f(Yd)，并以该适应度值从小到大进行排列分为两组，优秀组集合G与懈怠组集合W，令优秀组集合G中的步长为stepG；以的概率其中是迭代周期趋近因子；为优秀组G中适应度值最差的个体，f(Yd)为优秀组G中个体鱼i的适应度值；令懈怠组集合W中的步长为stepW；以的概率其中是迭代周期趋近因子；为懈怠组集合W中适应度值最优的个体；Step4.觅食行为：觅食行为为缺省行为，鱼群依次执行聚群行为和追尾行为，当聚群和追尾不满足时执行觅食行为；令try为尝试次数，当时，try＝β×try.β∈(1，1.5)，当时，try＝β×try.β∈(0，0.5)，其中β为尝试因子；初始时个体鱼随机向某方向探查，若探查地点的适应度值大于当前状态，则保留该探查地点，探查次数达到try时，则向适应度值最大的探查地点移动，若未探查到则向随机方向移动；Step5.聚群行为：个体鱼Yd在视野visual范围内寻找中心点Yc，视野内个体鱼的数量为j，设其中Δy为距离因子，以的概率忽略拥挤度因子，以的概率执行原聚群行为，即忽略拥挤度因子时当时，个体鱼向鱼群中心前进，并记录适应度值f(Yd)，或当时，个体鱼向鱼群中心前进，并记录适应度值f(Yd)，若不满足上述条件则返回Step4；Step6.追尾行为：个体鱼Yd在视野visual范围内寻找伙伴中适应度值最大的f(Yb)对应2CN112650287A权利要求书2/2页的伙伴Yb，b≠d且b∈(1，2，3...m)，视野内个体鱼的数量为k，当时，个体鱼Yd向伙伴Yb移动，并记录适应度值f(Yd)；在交叉概率C的影响下，个体鱼Yd在视野visual范围内寻找伙伴中适应度值最小的f(Ye)对应的伙伴Ye，e≠d且e∈(1，2，3...m)，令个体鱼Yd向伙伴Ye移动，并记录适应度值f(Yd)；若不满足上述条件则返回Step4；Step7.适应度值比较：将个体鱼在聚群行为、追尾行为、觅食行为得到的最大适应度值f(Yd)与公告板上的值进行比较，若大于公告板上的适应度值则对公告板进行替换，否则保持；Step8.公告板上的适应度值是否达到预设的目标值，若达到则转Step9；否则判断T是否等于Tmax，若是则转Step9，否则返回Step4；Step9.算法终止。3CN112650287A说明书1/7页一种基于人工鱼群的无人机路径规划方法技术领域[0001]本发明涉及无人机技术领域，具体为一种基于人工鱼群的无