文章标题：基于改进人工鱼群算法的AUV路径规划

文章作者：郭阳¹, 石博博^1,2, 衣正尧^1,2,3, 朱嘉晟^1,2,3, 刘志恒³, 曹雏清³, 赵立军³
关 键 字：水下无人艇;路径规划;自适应因子;人工鱼群算法;差分进化算法
文章摘要：针对水下无人艇（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）路径规划问题，在传统人工鱼群算法的基础上提出一种融合差分进化算法的DE-IAFSA算法。通过引入自适应因子更新鱼群的视野范围和移动步长，提高算法的前期收敛速度与后期收敛精度；利用对数函数优化个体表现，增强算法的适应性；融合差分进化算法的变异和交叉操作，以避免陷入局部最优。利用Matlab软件开展仿真实验，将改进后的DE-IAFSA算法与传统的人工鱼群算法进行对比。实验结果表明，改进后的DE-IAFSA算法比传统人工鱼群算法在三维地图(a)、地图(b)和地图(c)中收敛精度分别提高了18.2%、3.4%、2.6%，平均路径长度分别减少了12.9%、29.7%、19.8%，收敛速度分别提高了93%、82%、70%，进而验证了改进后算法的优化能力。该算法具有收敛速度快、收敛精度高、适应性强、避免陷入局部最优的特点。