基于融合蛇优化算法的多AUV 协同围捕算法OA北大核心CSTPCD

为了提高围捕系统的围捕效率,提出一种基于融合蛇优化算法的多AUV协同围捕算法(Multi-AUV Cooperative Hunting Algorithm based on Fusion Snake Optimization algorithm,MACHA_FSO)。MACHA_FSO改进随机目标搜索策略,采用莱维飞行策略设置搜索目标,就近原则变更围捕AUV工作区域,保证围捕AUV的搜索效率。MACHA_FSO构建围捕系统的整体能耗模型,采用最小化围捕距离策略建立围捕联盟,提出融合蛇优化算法合理规划围捕AUV的围捕路径,有效降低围捕AUV能耗。仿真结果表明:相较于CPGBNN,RIGBNN和PRACO围捕算法,MACHA_FSO能够合理设置围捕AUV的搜索目标与围捕路径,且围捕系统平均能量消耗降低41%,围捕逃逸目标平均用时降低32%,围捕逃逸目标平均数量提高1倍,围捕系统平均生存时间提高15%。