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申请/专利权人：大连海事大学;哈尔滨工程大学

摘要：本发明公开了一种基于PSO和DWA改进算法的多无人艇目标搜索方法，通过获取基于阶段性搜索点栅格更新半径覆盖范围内的阶段性栅格的威胁度来确定引导点，并在引导点所在栅格的位置不存在无人艇的探测信号时，基于无人艇的移动策略和势场适应度函数，获取无人艇在从初始的阶段性搜索点向引导点移动过程中的每个移动步的位置，并在无人艇的第j个移动步的位置与引导点之间的距离不大于无人艇搜索半径时，将其作为下一个阶段性搜索点，以此来确定下一个引导点，并在引导点所在栅格的位置存在无人艇的探测信号时，将其作为寻优起始位置，进而根据改进的PSO算法，获取无人艇的寻优位置以实现当所述无人艇的寻优位置的探测信号的强度大于设定的信号强度阈值时，完成无人艇系统的搜索任务。本发明能够在减少重复搜索区域的同时，显著降低了时间和人力成本，并且有效的避免了陷入局部最优和过早收敛。

主权项：1.一种基于PSO和DWA改进算法的多无人艇目标搜索方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将待进行搜索的搜索区域栅格化，并随机获取搜索区域内的阶段性搜索点所在栅格的位置；以根据设定的栅格更新半径，获取以所述阶段性搜索点为中心的栅格更新半径覆盖范围内的阶段性栅格的位置；S2：根据所述阶段性栅格的位置，获取所述阶段性栅格的威胁度；并将所述栅格更新半径覆盖范围内的阶段性栅格标记为已搜索；以获取威胁度最大的阶段性栅格的位置，将所述威胁度最大的阶段性栅格的位置作为引导点，并获取引导点所在栅格的位置是否存在无人艇的探测信号；S3：若引导点所在栅格的位置不存在无人艇的探测信号；将所述引导点所在栅格位置作为寻优起始位置，执行S4；若引导点所在栅格的位置存在无人艇的探测信号；执行S7；S4：根据所述引导点所在栅格的位置和无人艇的移动策略，基于势场适应度函数，获取基于阶段性搜索点所在栅格的位置的无人艇的适应度值最大的无人艇的移动策略，以获取无人艇的运动方向、运动加速度和运动速度；执行S5；S5：根据无人艇的运动方向、运动加速度和运动速度，获取第1个移动步后无人艇所在位置；若第1个移动步后无人艇所在位置与所述引导点所在栅格的位置之间的距离大于无人艇的搜索半径时，基于第1个移动步后无人艇所在位置，依次重复执行S4-S5，以依次获取第2个移动步后无人艇所在位置，第3个移动步后无人艇所在位置，……，直至第j个移动步后无人艇所在位置与所述引导点所在栅格的位置之间的距离不大于无人艇的搜索半径；则将第j个移动步后无人艇所在位置作为下一个阶段性搜索点，执行S6；S6：基于下一个阶段性搜索点和所述栅格更新半径，重复执行S1-S5；直至下一个阶段性搜索点所在栅格的位置存在无人艇的探测信号；则将下一个阶段性搜索点所在栅格的位置作为寻优起始位置，执行S7；S7：根据无人艇的运动模型，将无人艇系统中的所有无人艇均移动至所述寻优起始位置，基于无人艇到达所述寻优起始位置时的速度，根据改进的PSO算法，获取无人艇的寻优位置，以实现当所述无人艇的寻优位置的探测信号的强度大于设定的信号强度阈值时，完成无人艇系统的搜索任务。

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百度查询： 大连海事大学 哈尔滨工程大学 基于PSO和DWA改进算法的多无人艇目标搜索方法