【路径规划】基于改进的全局人工鱼群算法IAFSA无人水面艇路径规划分析目标函数：最短路径附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人水面艇（USV）作为水上智能化装备，在海洋探测、环境监测、安防巡逻等领域的应用日益广泛。路径规划是 USV 自主航行的核心技术，其目标是在复杂水域环境（含静态障碍如岛屿、礁石，动态障碍如其他船只）中，寻找一条从起点到终点的最优路径。当以 “最短路径” 为核心目标函数时，传统算法常面临收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。改进的全局人工鱼群算法（IAFSA）通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾等行为，结合全局搜索能力的强化，为 USV 最短路径规划提供了高效解决方案。本文将深入解析 IAFSA 的改进机制、在 USV 路径规划中的实现流程及性能优势。

人工鱼群算法（AFSA）的基础与改进需求

人工鱼群算法（AFSA）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鱼类在水中的觅食、聚群、追尾和随机游动等行为实现全局寻优。其在路径规划中的应用需解决基础版本的固有缺陷，为改进算法（IAFSA）的设计提供依据。

基本人工鱼群算法的核心机制

AFSA 的核心要素包括：

• 人工鱼个体：每个人工鱼代表一条潜在路径，其状态由位置向量

  X=(x1,x2,...,xn)

  表示（

  n

  为路径点数量，

  xi

  为第

  i

  个路径点的坐标）。

• 行为算子：

• 觅食行为：人工鱼向食物浓度高的方向移动（即向目标函数更优的区域搜索），通过随机步长探索邻域，若发现更优位置则移动，否则随机游动。

• 聚群行为：人工鱼趋向群体中心移动，避免个体过于分散，平衡探索与利用能力。

• 追尾行为：人工鱼追随邻域内最优个体移动，加速向全局最优收敛。

• 随机行为：随机选择方向移动，增强算法的全局搜索能力，避免局部最优。

• 食物浓度：对应目标函数值（如路径长度），浓度越高表示路径越优（长度越短）。

基本 AFSA 的寻优流程为：初始化人工鱼群→计算各人工鱼的食物浓度→执行行为算子更新位置→迭代至满足终止条件（如最大迭代次数或路径长度收敛）。

基本 AFSA 在 USV 路径规划中的局限性

在 USV 最短路径规划中，基本 AFSA 存在以下不足：

• 收敛速度慢：人工鱼的步长固定，在路径较长或障碍密集时，需大量迭代才能逼近最优解，难以满足 USV 实时性要求（如巡逻任务中需秒级路径更新）。

• 局部最优陷阱：在多障碍区域，聚群和追尾行为可能导致鱼群集中在局部较优路径（非最短路径），无法跳出局部最优。例如，在环形障碍包围的区域，基本 AFSA 易找到绕障距离较长的路径，而非穿越障碍间隙的最短路径。

• 路径平滑性差：搜索得到的路径点可能分布无序，导致 USV 航行时转向频繁，实际行驶距离增加（非几何最短路径）。

针对这些问题，改进的全局人工鱼群算法（IAFSA）通过引入自适应步长、全局引导机制和路径平滑处理，显著提升了在 USV 最短路径规划中的性能。

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