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    改進(jìn)蟻群算法在海洋信標(biāo)回收中的應(yīng)用

    2020-06-15 06:13:22林恩凡許江寧
    導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2020年3期
    關(guān)鍵詞:信標(biāo)航跡航行

    林恩凡,許江寧,安 文

    改進(jìn)蟻群算法在海洋信標(biāo)回收中的應(yīng)用

    林恩凡,許江寧,安 文

    (海軍工程大學(xué) 電氣工程學(xué)院,武漢 430033)

    針對(duì)現(xiàn)有海洋信標(biāo)的回收主要借助于經(jīng)驗(yàn)或基于人工判斷,導(dǎo)致浪費(fèi)大量人力物力的問(wèn)題,提出1種基于精英蟻群算法的信標(biāo)回收方法:介紹蟻群算法模型,并在改進(jìn)的精英蟻群算法基礎(chǔ)上,根據(jù)航跡運(yùn)動(dòng)方程對(duì)航跡進(jìn)行優(yōu)化;然后通過(guò)實(shí)現(xiàn)航行器的自治或半自治的航跡規(guī)劃,應(yīng)用到海洋信標(biāo)的回收中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與傳統(tǒng)算法相比,該算法具有路徑短、收斂快、航跡平滑等優(yōu)點(diǎn),能有效指導(dǎo)航行器的定位,可以滿足針對(duì)海洋信標(biāo)回收的航跡規(guī)劃的要求。

    海洋信標(biāo);信標(biāo)回收;航跡規(guī)劃;精英蟻群算法;航跡優(yōu)化

    0 引言

    海洋信標(biāo)作為1種重要的海洋探測(cè)設(shè)備,通常搭載集成著很多造價(jià)昂貴的儀器儀表,能夠廣泛地應(yīng)用到海洋測(cè)繪、船舶導(dǎo)航以及其他海洋研究中;不論是潛標(biāo)還是浮標(biāo),其布放與回收都會(huì)耗費(fèi)大量的人力物力[1-4]。針對(duì)信標(biāo)的回收問(wèn)題,研究合適的算法進(jìn)行航跡規(guī)劃,能夠提高海洋信標(biāo)的回收效率,節(jié)省大量人力物力。

    航跡規(guī)劃是按照一定的方法和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),去尋找1條或多條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的最佳路徑[5-9]。主要環(huán)節(jié)包括環(huán)境建模、航跡搜索和生成、航跡優(yōu)化和平滑3個(gè)部分。

    文獻(xiàn)[1]設(shè)計(jì)并建立了南海浮標(biāo)管理信息系統(tǒng);文獻(xiàn)[2]對(duì)沿海和近海的海洋浮標(biāo)拋投與回收方式、作業(yè)方式進(jìn)行了論述;文獻(xiàn)[3-4]基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BeiDou navigation satellite system, BDS),研究了信標(biāo)回收的機(jī)制;文獻(xiàn)[10-12]對(duì)浮標(biāo)、潛標(biāo)的回收機(jī)制和搜尋定位設(shè)備進(jìn)行了研究。目前針對(duì)海洋信標(biāo)回收的研究主要集中在設(shè)備、拋投與回收方式、信標(biāo)布放位置信息的管理,而在信標(biāo)回收的問(wèn)題上,往往借助經(jīng)驗(yàn)或者基于人工判斷去規(guī)劃回收,這會(huì)浪費(fèi)大量的人力物力。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出1種基于精英蟻群算法的航跡規(guī)劃方法,并根據(jù)航跡運(yùn)動(dòng)方程對(duì)航跡進(jìn)行了優(yōu)化平滑。

    1 算法數(shù)學(xué)模型

    螞蟻ant在信標(biāo)與信標(biāo)之間釋放的信息素濃度模型為

    2 改進(jìn)精英蟻群算法

    在傳統(tǒng)蟻群算法中,當(dāng)所有的螞蟻都經(jīng)歷完1次迭代后,才會(huì)更新信息素,所有螞蟻的信息素都會(huì)參與到信息素的更新中,這會(huì)導(dǎo)致某些尋找到非常長(zhǎng)路徑的螞蟻,對(duì)整個(gè)蟻群的路徑搜索產(chǎn)生誤導(dǎo),導(dǎo)致算法收斂速度變慢,甚至影響路徑的最終收斂值。精英蟻群算法是在傳統(tǒng)蟻群算法上,對(duì)信息素分配機(jī)制進(jìn)行改進(jìn),將每次迭代搜索中,搜索出的最短路徑對(duì)應(yīng)螞蟻的信息素給予額外增強(qiáng),對(duì)行程加權(quán),這有助于算法收斂[15]。

    改進(jìn)模型為:

    規(guī)劃的航跡中,通常會(huì)出現(xiàn)大角度直接轉(zhuǎn)向航跡,這種折線航跡對(duì)低速與零轉(zhuǎn)向半徑的航行器而言可以使用;而實(shí)際上,大型船舶在轉(zhuǎn)向過(guò)程中,其航跡絕不允許出現(xiàn)大角度折線的[16]。所以需要對(duì)精英蟻群算法規(guī)劃出的航跡進(jìn)行優(yōu)化,以避免折線出現(xiàn),如圖1所示,經(jīng)過(guò)優(yōu)化平滑后的航跡更適用于航行器的運(yùn)動(dòng)。

    圖1 航跡優(yōu)化原理

    圖2給出了本文提出的改進(jìn)蟻群算法的運(yùn)行流程。

    圖2 算法步驟

    運(yùn)用改進(jìn)蟻群算法進(jìn)行海洋信標(biāo)回收的流程為:

    1)通過(guò)衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)進(jìn)行海洋信標(biāo)位置的鍵入,構(gòu)建環(huán)境空間;

    2)初始化蟻群算法相關(guān)參數(shù);

    3)構(gòu)建蟻群算法的解空間,包括所有路徑、起始點(diǎn)、終點(diǎn)等;

    4)執(zhí)行算法,搜索最優(yōu)路徑,并記錄螞蟻的信息素濃度;

    5)根據(jù)公式更新螞蟻的信息素,并進(jìn)行局部搜索判斷是否達(dá)到目的;

    6)判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到初始參數(shù)預(yù)設(shè),若達(dá)到則輸出最優(yōu)解,若否,返回4);

    7)根據(jù)最優(yōu)解的航跡運(yùn)動(dòng)方程,進(jìn)行航跡的優(yōu)化。

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

    仿真實(shí)驗(yàn)在20 m×20 m的范圍內(nèi)隨機(jī)生成20個(gè)模擬信標(biāo)點(diǎn),且盡可能保證分布不均勻和有較多路徑選擇。設(shè)算法中螞蟻數(shù)量為40,信息素重要程度為1,啟發(fā)函數(shù)重要程度因子為5,信息素的揮發(fā)程度參數(shù)為0.1;預(yù)設(shè)常數(shù)為1,迭代次數(shù)為100。仿真在Windows 8.1系統(tǒng)、MATLAB2014b、Intel Core i5-4200H CPU2.80GHZ(2CPUs)、內(nèi)存8 GB、64位操作系統(tǒng)環(huán)境下進(jìn)行。

    圖3、圖4分別給出了傳統(tǒng)蟻群算法航跡規(guī)劃結(jié)果和本文改進(jìn)蟻群算法航跡規(guī)劃結(jié)果。本文算法和傳統(tǒng)算法的最短路徑長(zhǎng)度分別為84.0764和87.1685 m,在如圖3、圖4所示的場(chǎng)景下可優(yōu)化3.0921 m的距離。改進(jìn)算法最短路徑:14→5→12→11→10→13→9→8→6→7→18→17→15→16→19→20→3→ 2→4→1→14,傳統(tǒng)算法最短路徑:19→16→17→15→12→11→10→13→9→8→6→ 7→18→20→3→ 2→ 4→14→ 5→1→19,有效避免重疊路徑的出現(xiàn)。圖5給出了改進(jìn)算法和傳統(tǒng)算法路徑距離與迭代次數(shù)關(guān)系。

    圖3 傳統(tǒng)算法仿真結(jié)果

    圖4 改進(jìn)算法仿真結(jié)果

    圖5 迭代對(duì)比結(jié)果

    從圖5可以看出,傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法收斂時(shí)的迭代次數(shù)分別為14和42,在百次迭代情況下,改進(jìn)算法的收斂速度對(duì)比傳統(tǒng)算法的收斂速度可提升百分之66 %。綜合圖3~圖5的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文算法相對(duì)于傳統(tǒng)算法的航跡規(guī)劃結(jié)果,在路徑長(zhǎng)度和迭代收斂速度上都具有明顯優(yōu)勢(shì)。規(guī)劃航跡進(jìn)行優(yōu)化平滑后的結(jié)果如圖6所示。對(duì)比圖6和圖4可以看出,優(yōu)化后路徑幾乎沒(méi)有折線路徑出現(xiàn),更適合航行器的實(shí)際航行。

    圖6 優(yōu)化后的路徑

    以上分析表明,本文提出的優(yōu)化路徑的精英蟻群算法,可以有效地提高海洋信標(biāo)布放和回收的效率。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文為彌補(bǔ)海洋信標(biāo)布放和回收的全局規(guī)劃不足,提出利用優(yōu)化路徑的改進(jìn)精英蟻群算法進(jìn)行航跡規(guī)劃,通過(guò)分析傳統(tǒng)蟻群算法的數(shù)學(xué)模型和航跡模型后,提出相應(yīng)的改進(jìn)方案:通過(guò)引入“精英螞蟻”這一概念,優(yōu)化了信息素更新策略,改進(jìn)了航跡運(yùn)動(dòng)方程,這使得航跡更平滑,更適合航行器的實(shí)際航行。仿真實(shí)驗(yàn)表明:該方法具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性,可以滿足海洋信標(biāo)布放與回收航跡規(guī)劃的要求,能有效地指導(dǎo)航行器的導(dǎo)航與定位。

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    Application of improved ant colony algorithm in ocean beacon recycling

    LIN Enfan, XU Jiangning, AN Wen

    (College of Electrical Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

    Aiming at the problem that it is maily with help of experience or artificial judgment for current recovery of marine beacons, leading to a huge waste of manpower and material resources, the paper proposed a recovery method of marine beacons based on elite ant colony algorithm: the model of ant colony algorithm was introduced, and the track was optimized according to the track motion equation based on the modified elite ant colony algorithm; then the autonomous or semi-autonomous track layout of the aircraft was realized and applied to the recovery of marine beacons. Experimental result showed that the proposed method would have shorter path, faster convergence and smoother track than traditional methods, which could effectively guide the navigation and positioning of the aircraft, meeting the basic requirements of the track planning for marine beacon recycling.

    marine beacon; beacon recycling; track planning; elite ant colony algorithm; track optimization

    P228

    A

    2095-4999(2020)03-0053-05

    林恩凡,許江寧,安文. 改進(jìn)蟻群算法在海洋信標(biāo)回收中的應(yīng)用[J]. 導(dǎo)航定位學(xué)報(bào), 2020, 8(3): 53-57.(LIN Enfan, XU Jiangning, AN Wen.Application of improved ant colony algorithm in ocean beacon recycling[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2020, 8(3): 53-57.)

    10.16547/j.cnki.10-1096.20200308.

    2019-12-02

    國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFB0501700,2016YFB0501701);湖北省基金資助項(xiàng)目(2017CFC865)。

    林恩凡(1997—),河北石家莊人,碩士研究生,研究方向?yàn)閼T性導(dǎo)航技術(shù)。

    許江寧(1964—),江西九江人,博士,教授,研究方向?yàn)閼T性導(dǎo)航技術(shù)。

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