【无人艇】基于分解的多目标优化算法MOEAD实现无人水面航行器路径规划附Matlab代码和模型

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🔥 内容介绍

摘要：近年来，由于自主无人水面艇（USV）在国防和医疗领域的广泛应用，人们对其兴趣大幅增加。USV 能够在海洋环境中监测并执行危险任务，从而降低人类风险，这促使众多研究人员深入研究其路径规划问题，以提高效率并实现实时目标。本研究旨在探索 USV 从起始点经特定航路点到达终点的全局路径规划，在规划过程中避开沿途各类障碍物，同时满足路径平滑度、最短路径长度和路径安全性等多个目标，并考虑主要环境因素 —— 水流及其对路径规划的影响。研究中考虑的主要约束条件包括边界、角度和速度，并进行了四项主要实验，以在仿真分析前确定合适的参数。针对双目标和三目标问题生成了最优路径，并测试了该算法对不同地图的适应性，结果表明该算法能够为各种情况生成合适的路径，在多次仿真中的准确率达 80%。与原始多目标灰狼优化算法（MOGWO）和流行算法多目标进化算法 / 分解（MOEA/D）相比，MOIGWO 在更短的运行时间内为固定水流情况提供了更优的路径，并且还在时变水流情况下进行了测试。此外，使用倒世代距离（IGD）、间距和最大散布等标准指标，将 MOIGWO 与多目标基准函数 ZDT3 进行对比评估。本文以 2022 年海上机器人 X 挑战赛的一项任务为背景进行求解，提出了一种基于自然启发的灰狼元启发式优化方法的新型多目标参数化方法，并利用帕累托最优解选取了最优路径。

分析

1. 研究背景与意义

   ：阐述了无人水面艇因国防和医疗等领域应用而备受关注，路径规划研究对提升其性能的重要性，点明研究动机，强调研究在实际应用场景中的价值。

2. 研究内容
   • 目标设定

     ：明确研究围绕 USV 全局路径规划，要满足多目标，考虑水流影响，体现研究的复杂性和综合性，需平衡多个相互关联的目标。

   • 约束与方法

     ：说明考虑的约束条件，通过实验确定参数，运用新型多目标改进灰狼优化算法求解，展示研究的严谨性和科学性。

3. 研究成果
   • 路径生成与适应性

     ：针对不同目标数量问题生成最优路径，验证算法对不同地图适应性和准确率，表明算法在实际应用中的有效性和通用性。

   • 算法对比优势

     ：与其他算法对比，突出 MOIGWO 在路径质量和运行时间上的优势，体现算法改进的价值，且在不同水流情况测试，增强算法适用性。

   • 评估与方法创新

     ：使用标准指标与基准函数对比评估，提出新型参数化方法，从评估体系和方法层面展现研究的创新性和全面性 。

4. 整体评价

   ：该研究聚焦实际应用问题，算法改进和实验设计合理，成果丰富，为无人水面艇路径规划研究提供了新的思路和方法，但未提及算法局限性及未来改进方向，可在后续研究中进一步探讨 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function Score = Spread(PopObj,PF)

Dis1 = pdist2(PopObj,PopObj);

Dis1(logical(eye(size(Dis1,1)))) = inf;

[~,E] = max(PF,[],1);

Dis2 = pdist2(PF(E,:),PopObj);

d1 = sum(min(Dis2,[],2));

d2 = mean(min(Dis1,[],2));

Score = (d1+sum(abs(min(Dis1,[],2)-d2))) / (d1+(size(PopObj,1)-size(PopObj,2))*d2);

end

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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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

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