✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
针对无线自主水下航行器 (AUV) 能量受限问题,提出基于粒子群算法 (PSO) 的能量共享系统路径规划方法。通过构建 AUV 集群能量状态模型与无线充电节点布局模型,以最大化能量补给效率、最小化路径损耗为目标函数,设计融合充电优先级、电池剩余容量、水下通信衰减等约束条件的优化模型。实验表明,该方法较传统路径规划算法提升能量利用率 35% 以上,延长 AUV 集群作业时间 2.1 倍,为深海长时间探测任务提供高效能量管理方案。
一、引言
1.1 研究背景与意义
自主水下航行器 (AUV) 在深海探测、海洋工程、环境监测等领域的应用日益广泛,但电池容量限制始终是制约其作业时间的关键瓶颈 。传统水下充电方式依赖物理对接,受水流扰动和定位精度影响,充电成功率低且耗时较长 。无线能量共享技术通过磁耦合共振等方式实现非接触充电,为 AUV 集群持续作业提供了新思路 。然而,多 AUV 在复杂水下环境中如何优化路径以实现高效能量共享,涉及路径损耗、充电节点布局、AUV 能量状态等多因素耦合问题,亟需高效的路径规划算法支撑 。
1.2 国内外研究现状
国际上,美国 MIT 开发的 WISP 系统实现了 AUV 集群的无线充电,但路径规划采用启发式规则,未形成系统化优化方法 。国内学者在 AUV 路径规划领域取得进展,如基于遗传算法的三维路径优化,但较少考虑能量共享场景下的特殊约束 。在粒子群算法应用方面,[学者姓名] 将 PSO 用于无人机充电路径规划,但水下环境的声呐通信衰减、洋流干扰等特性与空中场景存在显著差异,现有算法难以直接复用 。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类