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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的UUV搜索水下机动目标的路径规划方法，在已知目标及UUV自身先验信息的条件下，针对提高搜索概率的需求，建立水下目标运动模型和声呐系统探测模型，采用改进突变因子的遗传算法规划UUV搜索路径，生成一条发现目标概率最高的搜索路径。本发明考虑了目标不确定性运动的影响；建立了比较准确的声呐探测模型准确；规划出的搜索路径对机动目标累积探测概率高。

主权项：1.一种基于遗传算法的UUV搜索水下机动目标的路径规划方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤一：从UUV控制中心获取搜索任务的先验信息，计算搜索区域大小，将搜索区域划分成网格；步骤二：模拟目标运动轨迹，统计目标在各网格中的实时位置分布概率st；步骤三：生成UUV初始搜索路径种群QUk，k为当前迭代次数，此时k＝0，即为QU0；步骤四：根据步骤二统计的目标在各网格中的实时位置分布概率st和步骤三生成的初始搜索路径种群QU0，以各网格中点为中心，计算每个网格中的实时信号剩余能量和每条路径的累积探测概率；步骤五：UUV路径种群的交叉操作与选择操作，获得UUV搜索路径种群QUk；步骤六：UUV路径种群的突变操作；交叉操作完成后，根据突变概率Pd和步骤五中的UUV搜索路径种群QUk，对种群中搜索路径执行突变操作；对于每一条搜索路径，随机决定是否对其执行突变操作，直到种群中的所有路径都被判断一次，获得UUV搜索路径种群QUk；完成突变操作后，计算搜索路径种群QUk中每条路径的累积探测概率，并按数值大小对路径种群进行排序，并令当前迭代次数k＝k+1；突变操作规则具体如下：针对每条搜索路径，在0-1之间生成随机数b，当b＜Pd时，对选定的搜索路径执行突变操作，在搜索总时长T以内，随机选取时间点进行突变，第i条路径具体计算式如下： 其中，表示突变后t时刻的UUV搜索航向，d为-0.5-0.5之间的随机数，Cmax、Cmin分别为目标航向角最大值和最小值，k为当前迭代次数；为t时刻UUV位置与目标位置分布概率最大的网格中心xij,yij之间的相对角度； 航向角的取值范围为0-360°，若超出了取值范围，则： 按照上述方法生成UUV搜索路径子代种群QUk，并将当前的种群迭代次数k加1，即k＝k+1；计算子代路径中每条搜索路径的累积探测概率，并将路径种群按照累积探测概率的数值从高到低进行排序；步骤七：判断迭代次数，输出最优搜索路径；若迭代次数小于种群迭代总次数，则返回步骤五；若迭代次数大于种群迭代总次数，则结束路径规划过程，输出为UUV搜索目标的最优路径。

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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种改进突变因子遗传算法的UUV搜索水下机动目标的路径规划方法