[发明专利]基于改进人工鱼群算法的无人靶车路径规划方法

权利要求书

1.一种基于改进人工鱼群算法的无人靶车路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)初始化无人靶车路径规划场景：

初始化包括K个带有标记的无人靶车A＝(A₁,A₂,...,A_k,...,A_K)和M个靶标B＝(B₁,B₂,...,B_m,...,B_M)的无人靶车路径规划场景，其中，K≥20，A_k表示第k个带有标记的无人靶车，M≥30，B_m表示第m个靶标；

(2)初始化改进的人工鱼群算法参数：

初始化迭代次数为t，最大迭代次数为T，T≥50，尝试次数、最大尝试次数分别为c、u，u≥10，每个无人靶车A_k的当前状态为M个靶标B的当前位置，的适应度值为公告板的当前状态为K个带有标记的无人靶车A适应度值中最小值对应的无人靶车的当前状态，X_t的适应度值为Y^t，其中，表示第m个靶标B_m的当前位置，并令t＝0，c＝0；

(3)每个无人靶车对当前视野和步长进行自适应调整：

每个无人靶车A_k计算自己与其他K-1个无人靶车距离的平均值并将作为自身第t次迭代的视野，再根据计算自身第t次迭代的步长

(4)每个无人靶车获取当前最优路径状态：

(4a)每个无人靶车A_k探索当前视野范围内的多个无人靶车中适应度值最小的靶车A_z，并判断自身当前状态的适应度值与A_z当前状态的适应度值是否满足若是，向无人靶车A_z方向移动，追尾成功，并执行步骤(5)，否则，执行步骤(4b)；

(4b)每个无人靶车A_k选择其视野范围内中多个无人靶车中心位置的无人靶车A_e，并判断A_k当前状态的适应度值与A_e当前状态的适应度值是否满足若是，向无人靶车A_e方向移动，聚群成功，并执行步骤(5)，否则，执行步骤(4c)；

(4c)每个无人靶车A_k随机选择其视野范围内中的一个无人靶车A_j，并判断A_k当前状态的适应度值与A_j当前状态的适应度值是否满足若是，向无人靶车A_j方向移动，觅食成功，并执行步骤(5)，否则，执行步骤(4d)；

(4d)每个无人靶车A_k判断c≥u是否成立，若是，在其视野范围内中随机选择一个无人靶车A_v后，向A_v方向移动，并执行步骤(5)，否则，令c＝c+1，并执行步骤(4c)；

(5)获取无人靶车路径规划结果：

判断t≥T满足成立，若是，将第T次迭代后公告板的状态X_T中M个状态的连线作为K个带有标记的无人靶车A的最优规划路径，否则，令t＝t+1,并执行步骤(6)；

(6)每个无人靶车获取公告板的当前状态：

每个无人靶车A_k对向无人靶车A_z方向、A_e方向、A_j方向或A_v方向移动后自身状态及适应度值进行更新，并判断更新后的自身状态的适应度值与t-1时公告板的适应度值Y_t-1是否满足若是，将更新后的自身状态作为公告板的当前状态，实现对公告板状态的更新，并执行步骤(3)，否则，保持公告板状态不变，执行步骤(3)。