一种无人保障车路径规划方法技术

本发明专利技术属于无人车路径规划邻域，解决线路搜素的高效性和线路规划的最佳性，本发明专利技术涉及一种无人保障车路径规划方法，该方法采用全局搜索和局部搜索相结合，全局搜索算法采用基于灰狼算法和遗传算法的混合算法，在迭代过程中引入了线性递减的“基因变异”概率，“基因变异”的概率随着迭代步数的增加而减小，能够保证全局搜索在刚开始时能够保持组合解的多样性，并在全局范围内探测到较好的组合；而在迭代的后期，较小的“基因变异”概率能够保证算法能够向全局最优解收敛。局部搜索算法采用大规模领域算法，在全局搜索之后进行局部搜索，能够保证最优解的精度。最优解的精度。最优解的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种无人保障车路径规划方法


[0001]本专利技术属于无人车路径规划领域，具体涉及一种基于灰狼
‑
遗传
‑
大邻域混合算法的无人保障车路径规划方法。

技术介绍

[0002]无人保障车单次工作需要依次通过多个地点运送保障物资，最后回到原点。无人保障车在执行任务前需要对途经地点顺序进行规划，使得其在续航里程允许范围内能够到达尽可能多的地点。
[0003]无人保障车的路径规划问题可以简化成数学上的组合优化问题。当前，针对该问题主要算法分为两大类：精确算法和近似算法。精确算法能够得到问题的精确解，但是随着空间地点数量的增加，精确算法的计算量呈指数倍增加，当空间地点数量增加到一定数量时，短时间内无法得到解，在实际工程应用中无太大价值。近似算法中主要包括启发式算法和元启发式算法。元启发算法以其通用性强的优点，广泛用于组合优化的求解中。灰狼算法、遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等均有应用到组合优化问题求解上，但是，单一地运用某种求解算法很难在短时间内得到全局最优解，往往会陷入局部最优解。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种能够提升路径搜索效率，节约计算成本、加快算法的收敛速度、能够保证最优解的精度的无人保障车路径规划方法。
[0005]本专利技术的上述目的通过以下技术方案来实现：
[0006]一种无人保障车路径规划方法，其特征在于：该方法采用全局搜索和局部搜索相结合，全局搜索算法采用基于灰狼算法和遗传算法的混合算法，在迭代过程中引入了线性递减的“基因变异”概率；局部搜索算法采用大规模邻域算法，在全局搜索之后进行局部搜索，该无人保障车路径规划方法包括如下：
[0007]S1：基于灰狼算法，建立全局搜索的初始化参数，具体为：确定无人保障车单次工作所需历经地点的坐标，将坐标点进行编号，并随机生成N条路线方案，计算每条路线的总路程；
[0008]S2：输入全局算法最大迭代次数Maxiter，并初始化全局算法计数参数iter＝1；
[0009]S3：对比每条路线的总路程，找出路线集合中路程最短的前三条路线方案R1、R2和R3，并记录三条路线的总路程f(R1)、f(R2)和f(R3)；
[0010]S4：在区间[0,1)中产生随机数r1，若随机数r1≤1/2，除路线方案R1、R2和R3外的(N
‑
3)条路线方案与路线方案R1进行“交叉”操作；若随机数1/2＜r1≤5/6，除路线方案R1、R2和R3外的(N
‑
3)条路线方案与路线方案R2进行“交叉”操作；否则，除路线方案R1、R2和R3外的(N
‑
3)条路线方案与路线方案R3进行“交叉”操作；其中，不同方案之间的“交叉”操作为截取某方案中部分片段坐标点的先后顺序与另一方案中对应片段坐标点的先后顺序相互替换，得到两条新的路线方案，选取两条新线路中较短的线路代替原有路线，得到新路线集
合中(N
‑
3)条路线；
[0011]S5：基于遗传算法，确定“变异”概率rp，并在区间[0,1)中产生随机数r2，若随机数r2≤rp，随机产生一条新路线方案代替原路线集合中路程最长的路线；否则，不做任何操作，完成除路线方案R1、R2和R3外的路线集合更新，并记入新的路线集合中；
[0012]S6：计算除路线方案R1、R2和R3外路线集合中各路线方案的路程；
[0013]S7：基于大规模邻域算法，输入邻域搜索最大迭代次数Maxgen，并初始化计数参数gen＝1；
[0014]S8：对路线方案R1、R2和R3进行“破坏”处理得到R1D、R2D和R3D；
[0015]S9：对路线方案R1、R2和R3进行“修复”处理得到R1R、R2R和R3R；
[0016]S10：更新邻域搜索计数参数gen，并判断其是否小于邻域搜索最大迭代次数Maxgen；若邻域搜索计数参数gen小于邻域搜索最大迭代次数Maxgen，返回S8，直至邻域搜索计数参数gen等于邻域搜索最大迭代次数Maxgen；
[0017]S11：更新全局算法计数参数iter，并判断其是否小于全局算法最大迭代次数Maxiter；若全局算法计数参数iter小于全局算法最大迭代次数Maxiter，更新新的路线集合中前三条最短路线方案，并返回S3，直至全局算法计数参数iter等于全局算法最大迭代次数Maxiter，输出最短路程的路线方案。
[0018]而且，S1中，每条路线方案由单次工作所需历经地点的坐标点编号组成，坐标点的先后顺序对应途经路径的先后顺序。
[0019]而且，S2中，全局算法最大迭代次数Maxiter在20～100之间取值。
[0020]而且，S3中，路线方案的总路程的计算方法包括：
[0021]3.1、两地点之间的距离通过以下公式计算：
[0022][0023]式中，(x
i
,y
i
)为第i个地点的坐标；(x
j
,y
j
)为第j个地点的坐标。
[0024]3.2、路线方案的总路程通过以下公式计算：
[0025][0026]式中，n为途经地点总数；C
(k)
为第k个途经的地点；C
(k+1)
为第k+1个途经的地点；C
(n)
为终点；C
(1)
为起点。
[0027]而且，S5中，“变异”概率rp通过以下公式确定：
[0028][0029]式中，iter为当前全局算法迭代次数，Maxiter为全局算法最大迭代次数。
[0030]而且，S7中，邻域搜索最大迭代次数Maxgen在20～30之间取值。
[0031]而且，S8中，破坏操作是指：在某条路线方案中随机删除坐标点，得到破坏后的路径。
[0032]而且，S9中，修复操作是指：将S8中删除的坐标点重新插回路线方案中，根据插回位置的不同，会产生不同的路线方案，取最短的一条路线方案作为修复后的路线方案。
[0033]本专利技术具有的优点和积极效果为：
[0034]1.本专利技术提出的无人保障车路径规划方法，采用了全局搜索和局部搜索的结合，全局搜索算法采用基于灰狼算法和遗传算法的混合算法，能够保证全局搜索在刚开始时能够保持组合解的多样性，并在全局范围内探测到较好的组合；而在迭代的后期，较小的“基因变异”概率能够保证算法能够向全局最优解收敛；局部搜索算法采用大规模邻域算法，在全局搜索之后进行局部搜索，能够保证最优解的精度；全局搜索算法与局部搜索算法相结合，能够提升路径搜索效率，节约计算成本。
[0035]2.本专利技术方法在全局搜索时，引入了“交叉”概率，其他路线方案与最短的三条路线R1、R2和R3的“交叉”概率为3:2:1，保证最优路线途径顺序能够与其他路线方案“共享”，加快算法的收敛速度。
[0036]3.本专利技术方法将遗传算法中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人保障车路径规划方法，其特征在于：该方法采用全局搜索和局部搜索相结合，全局搜索算法采用基于灰狼算法和遗传算法的混合算法，在迭代过程中引入了线性递减的“基因变异”概率；局部搜索算法采用大规模邻域算法，在全局搜索之后进行局部搜索，该无人保障车路径规划方法包括如下：S1：基于灰狼算法，建立全局搜索的初始化参数，具体为：确定无人保障车单次工作所需历经地点的坐标，将坐标点进行编号，并随机生成N条路线方案，计算每条路线的总路程；S2：输入全局算法最大迭代次数Maxiter，并初始化全局算法计数参数iter＝1；S3：对比每条路线的总路程，找出路线集合中路程最短的前三条路线方案R1、R2和R3，并记录三条路线的总路程f(R1)、f(R2)和f(R3)；S4：在区间[0,1)中产生随机数r1，若随机数r1≤1/2，除路线方案R1、R2和R3外的(N
‑
3)条路线方案与路线方案R1进行“交叉”操作；若随机数1/2＜r1≤5/6，除路线方案R1、R2和R3外的(N
‑
3)条路线方案与路线方案R2进行“交叉”操作；否则，除路线方案R1、R2和R3外的(N
‑
3)条路线方案与路线方案R3进行“交叉”操作；其中，不同方案之间的“交叉”操作为截取某方案中部分片段坐标点的先后顺序与另一方案中对应片段坐标点的先后顺序相互替换，得到两条新的路线方案，选取两条新线路中较短的线路代替原有路线，得到新路线集合中(N
‑
3)条路线；S5：基于遗传算法，确定“变异”概率rp，并在区间[0,1)中产生随机数r2，若随机数r2≤rp，随机产生一条新路线方案代替原路线集合中路程最长的路线；否则，不做任何操作，完成除路线方案R1、R2和R3外的路线集合更新，并记入新的路线集合中；S6：计算除路线方案R1、R2和R3外路线集合中各路线方案的路程；S7：基于大规模邻域算法，输入邻域搜索最大迭代次数Maxgen，并初始化计数参数gen＝1；S8：对路线方案R1、R2和R3进行“破坏”处理得到R1D、R2D和R3D；S9：对路线方案R1、R2和R3进行“修复”处理得到R1R、R2R和R3R；S10：更新邻域搜索计数参数gen，并判断其是否小于邻域搜索最大迭代次数Maxgen；若邻域搜索计数参数g...

【专利技术属性】
技术研发人员：符传亮，王龙肖，李和薇，吴豪杰，孙超林，任钊，
申请(专利权)人：天津市旗领测控科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：