基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法 |
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作者姓名: | 谢锋 姚尧 张晓霜 |
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作者单位: | 江苏自动化研究所 |
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摘 要: | 针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。
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关 键 词: | 动态目标搜索 改进遗传算法 灾变思想 混沌序列 累积探测概率 |
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