Resumen

El problema de la búsqueda cooperativa de objetivos por parte de varios AUVs en un entorno submarino 3D desconocido no sólo es un punto caliente de investigación, sino también una tarea desafiante. Para completar esta tarea, cada vehículo submarino autónomo (AUV) necesita moverse rápidamente sin colisiones y cooperar con otros AUVs para encontrar el objetivo. En este trabajo, se propone un enfoque mejorado basado en el algoritmo de enjambre de delfines (DSA), y el problema de búsqueda se divide en tres etapas, a saber, crucero aleatorio, alianza dinámica y búsqueda en equipo. En el enfoque propuesto, el método de vuelo Levy se utiliza para proporcionar un paseo aleatorio para que el AUV detecte la información del objetivo en la etapa de crucero aleatorio. A continuación, se utiliza la red neuronal del mapa autoorganizado (SOM) para construir alianzas dinámicas en tiempo real. Por último, se presenta un algoritmo DSA mejorado para realizar la búsqueda en equipo. Además, se llevan a cabo algunas simulaciones y los resultados muestran que el enfoque propuesto es capaz de guiar a los multi-AUVs para lograr la tarea de búsqueda de objetivos en un entorno submarino 3D desconocido de manera eficiente.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:Entorno subacuático 3d, desconocido 3d subacuático, alianza dinámica, búsqueda en equipo, enfoque propuesto, vehículo subacuático autónomo, métodos de vuelo de levitación, problema de búsqueda de objetivos, algoritmo dsa mejorado, auv
• Keywords:3d underwater environment, unknown 3d underwater, dynamic alliance, team search, proposed approach, autonomous underwater vehicle, levy flight methods, target search problem, improved dsa algorithm, auv