Application of GA, PSO, and ACO Algorithms to Path Planning of Autonomous Underwater Vehicles

Mohammad Pourmahmood Aghababa Mohammad Hossein Amrollahi Mehdi Borjkhani

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Application of GA, PSO, and ACO Algorithms to Path Planning of Autonomous Underwater Vehicles

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在这份报纸，一在水下车辆与运动的六个维的非线性的方程被建模，在自由的所有度由 DC 马达控制了。在精力充沛的环境为的在最佳附近的轨道在水下车辆用一个非线性的最佳的控制问题(NOCP ) 的一个数字答案被计算。一个费用函数，应该被最小化，被定义的一个精力性能索引。产生问题是一个二点的边界价值问题(TPBVP ) 。一个基因算法(GA ) ，粒子群优化(PSO ) ，和蚂蚁殖民地优化(ACO ) 算法被使用解决产生 TPBVP。把一个 Euler-Lagrange 方程用于 NOCP，一个 conjugate 坡度惩罚方法也被采用解决 TPBVP。精力充沛的环境的问题，包含一些精力采购原料，被讨论。一些在最佳附近的路径用 GA， PSO，和 ACO 算法被发现。最后，在精力充沛的环境的碰撞回避的问题也被考虑。

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来源
《哈尔滨工程大学学报：英文版》 |2012年第3期|378-386|共9页
作者
Mohammad Pourmahmood Aghababa Mohammad Hossein Amrollahi Mehdi Borjkhani;
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作者单位

Electrical Engineering Department;

Urmia University of Technology;

Urmia 51766;

Iran;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;牛顿-拉弗森（Newton-Raphson）法;
关键词
自主水下航行器; 遗传算法; PSO; ACO; GA; 路径规划; 应用; 两点边值问题;

Application of GA, PSO, and ACO Algorithms to Path Planning of Autonomous Underwater Vehicles

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