1 簡介
針對自主水下航行器(AUV)在三維複雜環境下的路徑規劃問題,提出了一種适用于全局路徑規劃的NSGA-Ⅱ算法.結合實際情況建立了簡單有效的三維地形環境模型,依據經濟性和安全性原則設計了算法的路徑長度和威脅度評價函數,通過快速Pareto排序及擁擠度距離計算選擇路徑點.為了保證路徑的實用性,運用梯度下降法對路徑進行平滑處理.仿真結果表明:改進後的算法在三維環境下不僅可以安全避開海底地形障礙,而且尋找最優解的能力及收斂速度都有較大提升.
2 部分代碼
function [ children_out ] = NSGA2_variation( children ) %NSGA2_VARIATION Summary of this function goes here %本函數執行變異操作 global DEM safth hmax; dnanum=size(children,1); dnalength=size(children,2)-1; children_out=children; pvariation=0.5; n=floor(pvariation*(dnalength-1)); for i=1:1:dnanum for m=1:1:n j=randint(1,1,[2 dnalength]); k(1)=floor((children_out(i,j-1,1)+children_out(i,j+1,1))/2); k(2)=floor((children_out(i,j-1,2)+children_out(i,j+1,2))/2); k(3)=children_out(i,j,3); %k(1)=k(1)+randint(1,1,[0 20])-10; %k(2)=k(2)+randint(1,1,[0 20])-10; if k(1)>101 k(1)=101; elseif k(1)<1 k(1)=1; end if k(2)>101 k(2)=101; elseif k(2)<1 k(2)=1; end k(3)=DEM.Z(k(1),k(2))+safth; %{ if k(3)>hmax+safth k(3)=hmax+safth; elseif k(3)<safth k(3)=safth; end %} children_out(i,j,:)=k; end end %{ for m=1:1:n i=randint(1,1,[1 dnanum]); j=randint(1,1,[2 dnalength]); k(1)=children_out(i,j,1); k(2)=children_out(i,j,2); k(3)=children_out(i,j,3); k(1)=k(1)+randint(1,1,[0 202])-101; k(2)=k(2)+randint(1,1,[0 202])-101; k(3)=k(3)+randint(1,1,[0 2*hmax])-hmax; if k(1)>101 k(1)=k(1)-101; elseif k(1)<1 k(1)=k(1)+101; end if k(2)>101 k(2)=k(2)-101; elseif k(2)<1 k(2)=k(2)+101; end if k(3)>hmax+safth k(3)=k(3)-hmax; elseif k(3)<safth k(3)=k(3)+hmax; end children_out(i,j,:)=k; end %} % Detailed explanation goes here 3 仿真結果