【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究附Matlab代码

✅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

在海洋环境监测、海底资源勘探、水下安防等领域，无人机自主水下传感网络（UASNs）凭借 “水面网关 - 水下传感器节点 - AUV” 的协同架构，实现了大范围、高精度的水下信息感知。其中，自主水下航行器（AUV）作为 UASNs 的核心移动载体，其路径规划性能直接决定网络的数据采集效率、能耗成本与任务完成率。传统路径规划算法（如 Dijkstra、A*）在水下动态环境（水流干扰、节点故障）与多目标约束（能耗、通信、覆盖）下存在全局搜索能力弱、鲁棒性差等缺陷。遗传算法（GA）作为一种模拟生物进化的全局启发式优化算法，具备处理多目标优化、适应复杂约束的优势，为解决 UASNs 中 AUV 路径规划难题提供了有效方案。本文系统研究 GA 在 UASNs-AUV 路径规划中的适配机制、改进策略及应用效果，为水下智能组网技术提供理论支撑与实践参考。

一、核心概念与场景特性

1.1 UASNs 与 AUV 的协同架构

UASNs 典型架构包含三层，各层级功能与 AUV 路径规划密切相关：

• 水面网关层：由无人机（或浮标）组成，负责接收 AUV 上传的数据并转发至岸基中心，同时向 AUV 发送任务指令（如节点访问序列、路径调整信号）；

• 水下传感器层：分布于海底的固定传感器节点，负责采集水温、盐度、水质等数据，需 AUV 靠近（通常距离≤50m）以实现数据传输（水下声通信带宽有限）；

• AUV 执行层：承担 “数据采集 - 节点维护 - 路径导航” 任务，其运动受水下环境约束（水流阻力、能源有限），路径规划需兼顾 “访问所有目标节点” 与 “最小化能耗” 双重目标。

1.2 AUV 路径规划的核心约束与目标

二、UASNs 中 AUV 路径规划的关键挑战

传统路径规划算法（如 Dijkstra、A*、粒子群算法）在 UASNs 场景中存在明显局限，而 GA 虽具备全局优化能力，但需针对性解决水下环境带来的特殊挑战：

2.1 动态水流干扰下的路径鲁棒性不足

水下水流（尤其是涡旋流）会导致 AUV 实际运动轨迹偏离规划路径，传统 GA 的静态路径规划无法实时响应水流变化：

• 问题表现：若水流方向与 AUV 运动方向相反，推进能耗将增加 30%-50%，甚至导致 AUV 无法到达目标节点；

• 传统算法局限：Dijkstra/A * 基于静态环境建模，无法预测水流变化；普通 GA 的适应度函数未纳入水流阻力因子，规划路径在动态环境中能耗激增。

2.2 多目标优化的权重分配矛盾

AUV 路径规划的 “能耗 - 时间 - 通信” 目标存在冲突（如缩短路径可能导致通信距离超出阈值），传统 GA 的固定权重适应度函数难以平衡：

• 问题表现：若过度侧重 “最小能耗”，可能选择远离传感器节点的路径，导致通信中断；若侧重 “通信质量”，则路径长度增加，任务时间超支；

• 传统算法局限：粒子群算法（PSO）易陷入局部最优，无法在多目标冲突中找到全局最优解；普通 GA 的权重需人工设定，适应性差。

2.3 大规模节点下的搜索效率低下

当 UASNs 中传感器节点数量超过 50 个时，GA 的染色体维度增加，导致种群初始化时间长、交叉变异计算量大：

• 问题表现：节点数为 100 时，普通 GA 的迭代时间超过 30 分钟，无法满足 AUV 实时路径规划需求（要求≤5 分钟）；

• 传统算法局限：A * 算法的搜索复杂度随节点数呈指数增长，在大规模节点场景下失效。

2.4 障碍物与故障节点的动态规避

海底障碍物（如礁石）和故障传感器节点（无法通信）会导致规划路径不可行，传统 GA 缺乏动态调整机制：

• 问题表现：若 AUV 按预设路径航行时遇到未建模障碍物，需紧急转向，导致能耗增加；故障节点未被实时剔除，会造成无效路径段；

• 传统算法局限：静态 GA 无法接收 AUV 实时反馈的环境信息，路径调整滞后。

三、面向 UASNs 的遗传算法改进设计

针对上述挑战，需从编码策略、适应度函数、进化操作、动态调整机制四方面改进 GA，使其适配 UASNs-AUV 路径规划场景：

3.1 基于 “节点 - 路径段” 的双层编码策略

为平衡路径精度与搜索效率，设计双层编码（染色体长度 = 节点数 + 路径段数），解决大规模节点下的维度爆炸问题：

• 第一层（节点编码）：用整数序列表示 AUV 访问的传感器节点编号，如 [2,5,7,9]（表示访问节点 2→5→7→9），仅包含高优先级节点（剔除故障节点）；

• 第二层（路径段编码）：用实数序列表示相邻节点间的路径段参数，如 [150, 30°]（表示从节点 2 到 5 的路径长度 150m，与水流方向夹角 30°），融入水流适应因子；

• 优势：节点编码减少冗余节点（如低优先级节点可跳过），路径段编码实时适配水流方向，使 AUV 顺流航行（能耗降低 20%-30%）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 彭丽.基于遗传算法的移动机器人路径规划[D].长沙理工大学[2025-09-20].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.300372.

[2] 罗诚.无人机路径规划算法研究[D].复旦大学,2010.

[3] 彭丽.基于遗传算法的移动机器人路径规划[D].长沙理工大学,2013.

📣 部分代码

🎈 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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇