基于数据驱动的遗传算法的无人艇路径规划研究

Abstract

遗传算法（GA）是无人艇路径规划系统中的一种有效方法，为了克服该算法易陷入局部最优早熟和收敛速度慢等缺陷，在不增加算法复杂度的前提下，基于数据驱动线性动态交叉策略提出了一种能够在最短时间内自适应动态调整控制参数的改进遗传算法（LCPGA）。与传统的遗传算法相比，LCPGA增加了种群多样性，能更有效地避免陷入局部最优，并提高了路径规划的精度、稳健性和收敛速度。仿真实验和无人艇现场试验验证了该算法具有更优良的性能，该算法可为无人艇路径规划提供一定的应用价值。

Keywords

• 路径规划
• 改进遗传算法
• 无人艇
• 自适应