基于双向搜索的改进蚁群算法的船舶路径规划

摘要：

为解决船舶在较复杂水域的全局路径规划以及路径平滑问题,提出一种以传统的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)为基础,加入双向搜索算法解决传统ACO搜索时易陷入局部最优解的问题;对其拐点较多问题,引入转角函数ω来对路径进行平滑处理;利用双向A*算法来改进其在搜索过程中的方向性问题;根据信息素保留规律与迭代次数之间的规律对信息素挥发因数ρ进行改进.结果表明:改进的算法在收敛效果上要优于传统ACO和双向ACO,且改进的算法优化的路径更加平滑,拐点数目在简单环境中减少了46％,在复杂环境中减少了53％,在航海应用中具有实际意义.

关键词：船舶路径规划、蚁群算法、转角函数ω、路径平滑

所属期刊栏目：45

分类号：TP18;TP242(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;上海高水平地方高校创新团队海事安全与保障项目

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：13-20