Resumen

El algoritmo de optimización de forrajeo bacteriano (BFOA) es un algoritmo de optimización de población inteligente ampliamente utilizado en problemas de evasión de colisiones; sin embargo, el BFOA no es adecuado para la planificación inteligente de evasión de colisiones de barcos con altos requisitos de seguridad porque el BFOA converge lentamente, optimiza de manera inexacta y tiene baja estabilidad. Para corregir las deficiencias anteriores del BFOA, en este artículo se demuestra un algoritmo de evasión de colisiones autónomo basado en el algoritmo de optimización de forrajeo bacteriano mejorado (IBFOA). Se diseña una longitud de paso quimiotáctico fractal adaptativa en disminución para reemplazar la longitud de paso fija y lograr el ajuste adaptativo de la longitud de paso, se propone un método óptimo de búsqueda de natación para resolver los problemas de búsqueda inválida y búsqueda repetida del BFOA tradicional, y se desarrolla una probabilidad de migración adaptativa para reemplazar la probabilidad de migración fija y evitar que los individuos de élite se pierdan en el BOFA. La simulación de pruebas de referencia muestra que el IBFOA tiene una mejor velocidad de convergencia, precisión optimizada y mayor estabilidad; según una simulación de evasión de colisiones de barcos inteligentes que aplica el IBFOA, puede lograr que la evasión de colisiones autónoma de barcos inteligentes en un entorno de obstáculos dinámicos sea rápida y segura. Esta investigación también se puede utilizar para la evasión de colisiones inteligente de barcos de conducción automática.

• Materias:Sensores Algoritmo genético Controlador difuso Planificación de ruta
• Subjects:sensors Genetic algorithm Fuzzy controller Path planning
• Palabras claves:Algoritmo de optimización del forrajeo bacteriano; Evitación de colisiones; IBFOA; Ajuste adaptativo de la longitud de paso; Método de búsqueda de natación óptima; Probabilidad de migración adaptativa.
• Keywords:Bacterial foraging optimization algorithm; Collision avoidance; IBFOA; Adaptive step length adjustment; Optimal swimming search method; Adaptive migration probability