【船舶】基于改进鲸鱼算法实现海图上船舶路径规划附Matlab代码，含鲸鱼算法

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🔥 内容介绍

在船舶航行过程中，如何在复杂多变的海洋环境下规划出安全、高效的航行路径，一直是航运领域研究的重要课题。传统的路径规划方法在处理大规模、动态变化的海图信息时，往往存在效率低、适应性差等问题。鲸鱼算法作为一种新兴的智能优化算法，因其独特的搜索机制展现出强大的寻优能力。通过对鲸鱼算法进行改进，能够更好地满足海图上船舶路径规划的需求，为船舶安全、高效航行保驾护航。

一、船舶路径规划的挑战与传统方法局限

在实际的海洋环境中，船舶路径规划面临诸多挑战。海图上存在着丰富的地理信息，包括岛屿、礁石、浅滩等障碍物，同时还需考虑水流、风向等动态因素。此外，不同船舶的航行性能，如最大航速、转弯半径等也各不相同，这些都增加了路径规划的复杂性。

传统的船舶路径规划方法，如人工势场法、Dijkstra 算法等，存在一定的局限性。人工势场法在处理复杂障碍物时容易陷入局部最优，导致路径规划失败；Dijkstra 算法虽然能保证找到全局最优解，但在大规模海图数据下，计算复杂度高，运行效率低，难以满足实时性要求。因此，寻找一种更高效、智能的路径规划算法迫在眉睫。

二、鲸鱼算法基本原理

鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是由 Mirjalili 等人于 2016 年提出的一种元启发式优化算法，其灵感来源于座头鲸的捕食行为。座头鲸在捕食时会采用一种独特的 “螺旋泡泡网” 策略，鲸鱼算法正是模拟了这一过程。

基于改进鲸鱼算法的海图船舶路径规划实现

（一）海图建模

将海图信息进行数字化处理，构建成一个二维或三维的网格模型。每个网格代表海图上的一个区域，根据该区域的地理特征和航行条件赋予相应的属性值。例如，障碍物区域设置为不可通行，赋予较大的代价；安全水域根据距离目标点的远近、水流速度等因素赋予不同的代价，为路径规划提供基础数据。

（二）编码与解码

对船舶路径进行编码，将路径表示为一系列网格节点的序列。在改进鲸鱼算法中，每个鲸鱼个体对应一条船舶路径，其位置向量编码为路径节点序列。解码过程则是将编码后的路径节点序列转换为实际的船舶航行路径，以便进行评估和分析。

（三）适应度函数设计

适应度函数用于评估每条路径的优劣程度。在船舶路径规划中，适应度函数综合考虑多个因素，如路径长度、航行时间、安全性等。例如，路径长度越短、航行时间越少、避开障碍物的能力越强，路径的适应度值越高。具体的适应度函数公式可以根据实际需求进行设计，如：

（四）算法流程

1. 初始化：利用改进的初始化策略生成初始种群，设置算法参数，如最大迭代次数、种群规模、参数初始值等。

1. 计算适应度：对初始种群中的每个个体（即每条路径），根据适应度函数计算其适应度值。

1. 更新位置：根据改进后的鲸鱼算法更新策略，对种群中的个体进行位置更新，包括包围猎物、螺旋上升和随机搜索等操作，并计算更新后个体的适应度值。

1. 选择操作：根据个体的适应度值进行选择，保留适应度较高的个体进入下一代种群。

1. 判断终止条件：检查是否达到最大迭代次数或满足其他终止条件，若满足则停止算法，输出最优路径；否则返回步骤 3 继续迭代。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

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