[发明专利]一种用于AUV实时路径规划的免疫遗传算法

权利要求书

1.一种用于AUV实时路径规划的免疫遗传算法，其特征在于包括以下步骤，

1）根据AUV路径点数目设定小种群个数，初始化小种群的规模、最多进化代数和随机生成小种群的个体；

2）对每个小种群进行免疫选择后，每个小种群得到两个子群；将其中一个子群进行遗传操作，另一个进行细胞克隆；将得到的两个子群进行接种疫苗和抗体聚类，形成下一代小种群；

3）判断下一代小种群是否满足最多进化代数或Pareto最优解条件；如果满足，则根据亲和度的值选出这些小种群的最优个体；如果不满足，则返回步骤2）；

4）从每个小种群最优个体组成的集合中，根据每个最优个体的亲和度选择亲和度值最大的一个作为最优个体，该最优个体即为规划的路径。

2.根据权利要求1所述的一种用于AUV实时路径规划的免疫遗传算法，其特征在于，所述免疫选择具体为：选择亲和度高的个体，且个体个数满足设定值；亲和度的值通过公式A(Pmk)=11+|J(Pmk)-mini=1NbmJ(Bmi)|]]>得到；

其中，适应值

J(Pmk)=Σl=0md(pk,l,pk,l+1)-d(ps,pe)d(ps,pe)+Σl=1mψk,lπ]]>

+Σl=ommaxgGb(pk,lpk,l+1Ωg)+Σ1=0mg(pk,lpk,l+1,TAUV)]]>

p_s、p_e分别表示路径的起点和终点，p_k,0＝p_s，p_k，m+1＝p_e；d(p_x,p_y)为距离函数，表示两点之间的空间距离；Ψ_kl表示线段p_k,l-1p_k,l与线段p_k，lp_k，l+1延长线的夹角，Ψ_kl∈[0,π]；P_mk为群体P_m(t)中的抗体，B_mi为群体P_m(t)中的抗原；

b(p_k,lp_k，l+1,Ω_g)表示线段p_k，lp_k，l+1与障碍Ω_g相对方位的系数；d_min表示AUV与障碍的最小安全距离，O_d表示线段与障碍相交的惩罚系数，d(p_k,lp_k,l+1,Ω_g)表示线段p_k，lp_k,l+1与障碍Ω_g的最近距离；b(p_k,lp_k，l+1,Ω_g)计算公式为：

b(pk,lpk,l+1,Ωg)=0ifd(pk,lpk,l+1,Ωg)≥dminOdotherwise]]>

g(p_k,lp_k,l+1,T_AUV)表示路径p_k，lp_k,l+1是否与AUV航行轨迹T_AUV相交，如果路径与AUV航行轨迹相交，则对相应的染色体进行惩罚，惩罚值为较大的正数O_g：