【无人水面航行器】基于改进的多目标灰狼算法MOIGWO考虑水流和风效应的无人水面航行器多目标路径规划问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

多年来，自主无人水面艇（Autonomous Unmanned Surface Vehicles, USVs）的关注度大幅提升， 因其在国防和医疗应用中的广泛用途。它们能够在海洋环境中监测和执行危险任务，降低人员风险，这促使许多研究人员深入研究 USV 的路径规划问题，以提高其效率并实现其实时目标。

本研究旨在探索 USV 的全局路径规划方法， 使 USV 能够从初始点出发，经过特定的航路点，避开沿途各种障碍物，同时满足多个目标，例如路径平滑性、最短路径长度和路径安全性， 并考虑到主要环境因素 —— 海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（约束）、角度（约束）和速度（约束）。 在进行仿真分析之前，通过四次主要实验来确定（模型）的合适参数数量。

研究为二目标和三目标问题生成了最优路径， 并测试了其适应不同地图的通用性。结果表明，该方法在各种仿真场景下都能生成合适的路径，准确率达到 80%。 与原始的多目标灰狼优化算法（MOGWO）和流行的多目标进化算法（MOEA/D）相比，改进的多目标灰狼优化算法（MOIGWO）被证明能够在更短的运行时间内为固定海流情况提供更优的路径， 并且还在时变海流情况下进行了测试。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function Score = IGD(PopObj,PF)

    Distance = min(pdist2(PF,PopObj),[],2);

    Score    = mean(Distance);

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

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

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🌟 路径规划方面

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