【摘 要】
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深远海无人船在开发渔业资源时，面临着续航能力不足和路径规划算法收敛慢、精度低等问题，为尽可能减少渔业无人船在实际任务执行过程中环境影响和最大限度地优化航行路线，在保证其安全航行的前提下，设计了以路径长度、转舵和海流能耗等多个参数最小为目标的路径规划算法。通过对无人船在航行时海域环境和任务目标的分析，建立了时变海流干扰下的无人船多目标计算模型，采用改进的自适应灰狼优化算法进行求解，算法通过引入多项策
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71501125）； 上海市教委重点项目（12ZZ167）；
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深远海无人船在开发渔业资源时，面临着续航能力不足和路径规划算法收敛慢、精度低等问题，为尽可能减少渔业无人船在实际任务执行过程中环境影响和最大限度地优化航行路线，在保证其安全航行的前提下，设计了以路径长度、转舵和海流能耗等多个参数最小为目标的路径规划算法。通过对无人船在航行时海域环境和任务目标的分析，建立了时变海流干扰下的无人船多目标计算模型，采用改进的自适应灰狼优化算法进行求解，算法通过引入多项策略进行统筹优化。该算法应用于复杂水域下渔业无人船多目标优化领域的仿真实验，证实了算法的可行性和改进策略的有效性，多目标相较于三个单目标仿真结果对总目标值的优化率分别提高了9.2%、1.7%、11.9%；不同海流状态下的仿真路径表明了相较于传统的以距离最优算法能够节省更多的成本，有效地提高了无人船全局航迹的规划性能。
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