【船舶】基于多目标改进的灰狼算法算法MOIGWO实现无人水面航行器路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人水面航行器（USV）作为海洋探测、环境监测、水上救援等任务的重要载体，其路径规划性能直接影响任务执行的效率、安全性和经济性。在复杂的水上环境中，USV 需要同时兼顾路径长度、避障能力、能耗成本等多个目标，传统单目标优化算法难以平衡多目标间的冲突。多目标改进的灰狼算法（MOIGWO）通过对原始灰狼优化算法（GWO）的改进，能够在解空间中找到一系列 Pareto 最优路径，为 USV 路径规划提供灵活且高效的解决方案。

无人水面航行器路径规划的多目标需求与挑战

核心优化目标

USV 路径规划需同时优化以下关键目标，这些目标之间往往存在相互制约关系：

• 路径长度最短：减少航行时间和能耗，提升任务效率。例如，在海洋测绘任务中，短路径可缩短数据采集周期。

• 避障安全性最高：确保路径与障碍物（如岛屿、暗礁、其他船只）的距离不小于安全阈值，避免碰撞。对于动态障碍物（如移动船只），还需考虑未来位置的预测。

• 航行能耗最低：路径应尽量规避强水流、高风浪区域，降低推进系统的能耗。能耗与路径的曲率、航向变化率密切相关，平滑路径可减少能量损耗。

• 航向稳定性最好：减少不必要的转向操作，降低 USV 姿态调整的难度，尤其适用于高精度作业（如水下管道检测）。

面临的技术挑战

水上环境的复杂性为路径规划带来多重挑战：

• 动态环境干扰：水流、风速等因素实时变化，可能导致预设路径失效；

• 多目标冲突：例如，最短路径可能过于靠近障碍物，而绝对安全的路径可能显著增加长度和能耗；

• 约束条件复杂：除避障外，还需满足 USV 的最小转弯半径、最大航速等运动学约束。

传统多目标优化算法（如 NSGA-II）在处理高维约束和动态环境时，可能存在收敛速度慢、解的多样性不足等问题。因此，需要对启发式算法进行针对性改进。

多目标改进的灰狼算法（MOIGWO）的设计

原始灰狼算法（GWO）的原理

GWO 模拟灰狼群体的狩猎行为，通过 alpha（α）、beta（β）、delta（δ）三只头狼引导群体搜索猎物（最优解），其余狼（omega，ω）跟随头狼更新位置。其位置更新公式基于距离向量和包围机制，核心是通过头狼的信息引导群体向最优区域聚集。

原始 GWO 在单目标优化中表现优异，但直接应用于多目标路径规划时存在缺陷：收敛速度与解的多样性难以平衡，且对约束条件的处理能力较弱。

⛳️ 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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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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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

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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

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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

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