【论文复现】基于自适应多目标优化的UUV全覆盖路径规划方法附matlab代码

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🔥 内容介绍

全覆盖路径规划作为无人水下航行器(UUV)在未知水域环境中的一项关键任务,受环境不确定性,运动约束和能耗限制等因素影响,传统路径规划方法难以适应复杂场景.文中提出了一种基于自适应多目标优化的UUV全覆盖路径规划方法,结合近端优化强化学习算法与动态权重调节机制,通过奖励目标的相关性分析与线性回归估计,自适应调整不同优化目标的权重,使UUV能够在未知障碍物和洋流环境中自主规划高效的覆盖路径.为验证方法的有效性,构建了一个基于二维仿真环境的UUV运动与声呐探测模型,其中UUV运动模型在6自由度刚体运动的基础上简化为平面运动,并在多种障碍物分布与随机洋流条件下进行了对比实验分析.实验结果表明,相较于传统方法,该方法能够在提高覆盖率的同时优化任务完成率,轨迹长度,能耗与信息延时等关键指标.其中,覆盖率提升4.03%,任务完成率提高10%,效用值提升10.96%,任务完成时间缩短14.13%,轨迹长度减少26.85%,能耗降低10.3%,信息延时减少19.34%.结果证明该方法能够在复杂环境中显著提升UUV的适应性和鲁棒性,为自主水下探测任务提供了新的优化策略参考.

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

error('Global feature dimension must be positive. Check UUVEnvMO observation split.');

end

nActions = 4; % 1:forward 2:turn-left 3:turn-right 4:sonar

kObj = 4; % reward dimensions (time, coverage, sonar use, collision)

%% Hyperparameters

numEpisodes = 3000;

gamma = 0.99;

actorLR = 1e-3;

epsilonClip = 0.2;

valueLossCoef = 0.5;

sharedDim = 64;

gradDecay = 0.9;

sqGradDecay = 0.999;

% Adaptive weight parameters (Pearson correlation method)

w_obj = ones(kObj,1) / kObj;

histMax = 128; % Increased to match paper's window size

G_hist = zeros(kObj, histMax);

U_hist = zeros(1, histMax);

🔗 参考文献

​参考文献：赵少靖, 付松琛, 白乐天, 等. 基于自适应多目标优化的 UUV 全覆盖路径规划方法 [J]. 水下无人系统学报, 2025, 33(3): 459-472.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP