一种自适应参数调整的UUV粒子群三维路径规划方法

本发明旨在针对传统粒子群算法在路径规划问题中存在的路径质量不高和固定参数粒子群运行时间慢的问题，公开了一种自适应参数调整的无人潜航器(Unmanned underwater vehicle,UUV)粒子群三维路径规划方法，具体包括：首先，建立了包含山体障碍的三维地图模型；接着，初始化了粒子群参数，通过加权法计算适应度值；随后，通过遍历种群寻找初始极值，记录历史最优解，并计算自适应惯性权重和学习因子，实现了粒子速度和位置的更新；此外，通过自适应温度更新种群，进行自适应变异和自适应步长局部搜索，进一步优化了UUV的航行路径，最后得到最终解。该方法有效地提高了UUV路径规划的质量和效率，同时减少了运行时间，为UUV路径规划问题提供了一种有效的解决方案。