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作者：孙蕴菲;仉天宇;尹建川;黄应邦;张峻萍;林汛;
单位：广东海洋大学船舶与海运学院;广东海洋大学海洋与气象学院;广东海洋大学近海海洋变化与灾害预警实验室;广东海洋大学广东省高等学校陆架及深远海气候资源与环境重点实验室;自然资源部空间海洋遥感与应用重点实验室;中国水产科学研究院南海水产研究所;
摘要：[目的]为实现无人艇在万山群岛内以最短航行时间完成多航点巡航任务，提出一种基于改进后的时间蚁群遗传算法（T-ACOGA）最短航时路径规划方法。[方法]引入时间启发因子，将蚁群算法寻优目的改为路径航时，并控制信息素的增量。随后融合改进后的时间蚁群算法（T-ACO）和遗传算法（GA），将每代最优路径作为GA的初始种群，从而克服GA生成初始种群的盲目性。考虑风对无人艇速度的影响，构建由路径航时和路径平滑度组成的T-ACOGA适应度函数，平滑函数值为路径所有节点角度对应惩罚值之和。[结果]无风情况下，相比于基本蚁群算法和T-ACO,T-ACOGA路径航时分别减少近7.66%和6.74%；有风情况下，相比于T-ACO,T-ACOGA路径航时减少近11.345%，并且在有风或无风的情况下，T-ACOGA均能够提高80%以上的路径平滑值，[结论]说明该算法规划的路径航时更短且更平滑，有利于提高无人艇航行效率。
关键词：无人艇;;路径规划;;改进蚁群算法;;遗传算法;;最短航时路径
基金资助：国家重点研发计划（2021YFC3101801）;国家重点研发计划（2022YFC3103104）;; 国家自然科学基金面上项目（52271361,42476219,41976200）;; 南方海洋实验室（珠海）项目（SML2022SP301）;; 广东省教育厅创新团队项目（2023KCXTD015）;; 广东省科技计划项目（粤西海洋野外站）;; 广东海洋大学人才启动项目（060302032106）
