科创中国
一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划方法
发布时间: 2022-12-07
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
高端装备制造产业,海洋工程装备产业
成果介绍
一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划方法，属于无人水下航行器自主控制技术，解决水下无人航行器集群在有限续航力和负载约束条件下求解任务规划问题时常规算法存在收敛性差、解质量不高的不足的问题。初始化蚁群算法的各项参数，按照改进后的初始信息素分配方法对蚁群算法的初始信息素浓度进行不均等分配；根据禁忌表、UUV剩余负载量和剩余续航构建候选节点集，按改进后的状态转移规则计算节点间的转移概率，使用轮盘赌选择下一节点；更新禁忌表和UUV状态，记录蚂蚁的节点路径；判断此只蚂蚁是否已经遍历完所有任务点，是否满足UUV数量约束，记录蚂蚁的路径和路径距离，并对相关的参数进行更新；判断本次迭代是否完成，如已完成则按照改进的信息素更新规则对路径间的信息素进行全局更新；根据预设的最大迭代次数进行迭代求解得最优路径。对基本蚁群算法进行改进和优化，达到加快算法收敛速度和降低局部最优的效果。
成果亮点
本发明的技术的技术要点：初始化蚁群算法的各项参数，按照改进后的初始信息素分配方法对蚁群算法的初始信息素浓度进行不均等分配；根据禁忌表、UUV剩余负载量和剩余续航构建候选节点集，按照改进后的状态转移规则计算节点间的转移概率，使用轮盘赌选择下一节点；更新禁忌表和UUV状态，记录蚂蚁的节点路径；判断此只蚂蚁是否已经遍历完所有任务点，是否满足UUV数量约束，记录蚂蚁的路径和路径距离，并对相关的参数进行更新；判断本次迭代是否完成，如果已完成，则按照改进的信息素更新规则对路径间的信息素进行全局更新；根据预设的最大迭代次数进行迭代，求解得最优路径。本发明对基本蚁群算法进行改进和优化，以达到加快算法收敛速度和降低局部最优的效果。
团队介绍
学院现有学生近2000人，其中本科生1000余人，硕士研究生500余人，博士研究生近300人，留学生30余人。拥有教职工157人，专任教师141人。其中，正高级专业技术职务42人，副高级专业技术职务50人。具有博士学位教师119人，占专任教师总数的84%。现有博士生导师74人，硕士生导师141人。学院拥有国家级人才、享受国务院特殊津贴专家、教育部“新世纪优秀人才”，“龙江学者”特聘教授，黑龙江省杰出青年基金获得者、省级领军人才梯队带头人等国家及省部级人才10余人。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会) 评价时间：2023-11-11
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