【摘 要】
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AUV在水下执行任务时,高效的路径规划是顺利完成任务的关键。多AUV系统是水下任务执行的一般形式。本文主要研究了多AUV系统实时产生高效的多任务执行路径和通过路径规划减小执行任务过程中的能量消耗问题,主要工作如下:(1)针对多AUV系统实时产生高效的多任务执行路径的问题。本文提出一种具有实时性水下多任务执行的基于回报的强化学习与粒子群优化融合的算法(Reward acting on Reinfor
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AUV在水下执行任务时,高效的路径规划是顺利完成任务的关键。多AUV系统是水下任务执行的一般形式。本文主要研究了多AUV系统实时产生高效的多任务执行路径和通过路径规划减小执行任务过程中的能量消耗问题,主要工作如下:(1)针对多AUV系统实时产生高效的多任务执行路径的问题。本文提出一种具有实时性水下多任务执行的基于回报的强化学习与粒子群优化融合的算法(Reward acting on Reinforcement Learning and Particle Swarm Optimization,R-RLPSO),算法针对多AUV系统在执行水下营救分配任务不能满足实时性的缺点,提出了一个基于回报的实时营救分配模型。多AUV系统要执行多个不同位置的营救任务,将每个营救任务抽象成球体营救区,并提出吸引营救区概念,针对吸引营救区的路径点,提出线性回报函数计算回报值。为加快R-RLPSO算法收敛速度,提出一种权重系数增强营救区与吸引营救区的回报值。实验表明回报值会在营救区内不断累积,证明了R-RLPSO算法的有效性。(2)围绕通过路径规划减小执行任务过程中的能量消耗问题。本文提出一种距离进化非线性粒子群优化算法(Distance Evolution Nonlinear Particle Swarm Optimization,DENPSO)指导AUV发现能量优化的稳定路径。算法的创新点在于提出距离进化因子并定义进化状态,为避免粒子陷入局部最优,根据进化状态随机扰动可能陷入局部较优区域内的粒子。提出一种新颖的非线性惯性权重因子与非线性学习因子,通过定义超参数自适应调节非线性程度。AUV的路径通过三次插值法被分成若干微元点,基于微元点构造程度值因子与微元碰撞因子。实验结果显示在三维环境下与区域海洋模型系统中,DENPSO算法比LPSO算法的能量消耗分别减小了2.1514e+03J与1.049e+07J。
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