一种基于粒子优化的海上智能搜救方法

1.本发明涉及海上救援技术领域，具体涉及一种基于粒子优化的海上智能搜救方法。

背景技术：

2.我国是一个海洋大国，拥有1.8万km的漫长海岸线以及300多万km的广阔海洋领土，辽阔的海域面积蕴藏着丰富的海洋矿产、海洋渔业和海洋旅游观光资源。未来的发展方向是要提高海洋资源的开发能力，发展海洋经济，保护海洋生态环境，坚决维护海洋权益，建设海洋强国；未来海上人员活动必将更加频繁，海难事故频发、海上救援滞后将造成巨大的人身与财产损失。
3.公开号为cn 102109595a的中国专利公开了一种利用个人终端的搜救系统及搜救方法，提供一种利用可进行双向通信的个人定位终端的搜救方法,提供船舶终端装置及个人位置信息发送装置,以在小型船舶或客船的乘船人员遇到非常情况时,使搜救队立即接收求救信号出动，从而可迅速应对海上休闲垂钓、海上工作、航行时所发生的海上事故。该专利对多位落水者营救情况效率较低，不能到最优路径对落水者进行营救。

技术实现要素：

4.针对上述存在的技术不足，本发明的目的是提供一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，通过体中个体之间的协作和信息共享来寻最优解，针对复杂多变的海域中落水者位置的不断变化，追随当前搜索到的最优值来寻全局最优，实现寻最优路径，缩短救援时间的目的。
5.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
6.本发明提供一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，包括以下步骤：s1、利用海上搜救装置采集海上环境信息、视频信息以及控制信息传输到远程监控平台，实现恶劣海况下可视化实时监控；
7.s2、根据传输的详细信息，在可视化实时监控设备中标记记录障碍物的位置，形成可以通过的路径分布图；
8.s3、设落水者为粒子，通过粒子算法对落水者的随机位置进行初始设定，同时设定迭代次数，计算每个落水者的适应度值；
9.s4、将每个落水者的适应度值与其所经历的最好位置pbest的适应度值进行比较，若较好，则将其作为当前的个体最优位置；
10.s5、将每个落水者的适应度值与全局所经历的最好位置gbest的适应度值进行比较，若较好，则将其作为当前的全局最优位置；
11.s6、通过下述公式对落水者的速度和位置进行优化，从而产生新的落水者位置；具体公式为：
12.vi＝vi+c1×
rand(a)
×
(pbest
i-xi) +c2×
rand(a)
×
(gbest
i-xi)
ꢀꢀ
(1)
13.xi＝xi+viꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
14.在公式(1)、(2)中：
15.i＝1，2，3
……
，n，n是此中粒子的总数；
16.vi：粒子的速度；
17.rand(a)：介于(0，1)之间的随机数；
18.xi：粒子的当前位置；
19.c1和c2：学习因子，选取c1＝c2＝2；
20.vi的最大值为v
max
，v
max
大于0，如果vi大于v
max
，则 vi＝v
max
；
21.s7、更新落水者的适应度值；
22.s8、结束条件为满足设定的最小误差或达到最大迭代次数，若未达到结束条件，则返回s2，若满足结束条件，则算法结束，全局最优位置gbest 即全局最优解。
23.优选地，所述落水者的适应度为由目标函数决定的适应值。
24.优选地，所述极值pbest为每个落水者所经历的最好位置。
25.优选地，所述极值gbest为全局落水者所经历的最好位置。
26.本发明的有益效果在于：
27.本方法主要通过体中个体之间的协作和信息共享来寻最优解，针对复杂多变的海域中落水者位置的不断变化，追随当前搜索到的最优值来寻全局最优，实现寻最优路径，缩短救援时间的目的，具有需要调整的参数少、简单易行、收敛速度快的特点。
附图说明
28.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
29.图1为本发明实施例提供的一种基于粒子优化的海上智能搜救方法的流程图。
具体实施方式
30.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
31.如图1所示，一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，包括以下步骤：
32.步骤1、收到求救信号，岸基/母船指挥中心派遣usv130高速搜救无人艇和usvc80双体搜救无人艇前往事故现场。usv130高速搜救无人艇携带sba01系留气球，usvc80携带uav01系留无人机。
33.步骤2、通过sba01系留气球和uav01系留无人机将救援人员的分布情况和海域情况传给usv130高速搜救无人艇。
34.步骤3、基于北斗/gps和5g无线通信技术，应用基于android操作系统的远程监控平台，实现船载端与远程监控平台之间的信息交互，将无人搜救船的采集的环境信息、视频
信息以及控制信息传输到远程监控平台，实现恶劣海况下无人艇自航和遥控模式下的可视化实时监控。
35.步骤4、根据传输的详细信息，在可视化实时监控中标记记录障碍物的位置，形成可以通过的路径分布图。
36.步骤5、将落水者设定为粒子，对粒子的随机位置进行初始设定，同时设定迭代次数，计算每个粒子的适应度值。
37.步骤6、将每个粒子的适应度值与其所经历的最好位置pbest的适应度值进行比较，若较好，则将其作为当前的个体最优位置。
38.步骤7、将每个粒子的适应度值与全局所经历的最好位置gbest的适应度值进行比较，若较好，则将其作为当前的全局最优位置。
39.步骤8、根据公式(1)、(2)对粒子的速度和位置进行优化，从而产生新的粒子；
40.vi＝vi+c1×
rand(a)
×
(pbest
i-xi) +c2×
rand(a)
×
(gbest
i-xi)
ꢀꢀ
(1)
41.xi＝xi+viꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
42.步骤9、更新落水者的适应度值。
43.步骤10、如未达到结束条件(通常为最大循环数或最小误差要求)，则返回步骤6。
44.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：

1.一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、利用海上搜救装置采集海上环境信息、视频信息以及控制信息传输到远程监控平台，实现恶劣海况下可视化实时监控；s2、根据传输的详细信息，在可视化实时监控设备中标记记录障碍物的位置，形成可以通过的路径分布图；s3、设落水者为粒子，对落水者的随机位置进行初始设定，同时设定最大迭代次数和算法终止的最小误差，计算每个落水者的适应度值；s4、将每个落水者的适应度值与其所经历的最好位置pbest的适应度值进行比较，若较好，则将其作为当前的个体最优位置；s5、将每个落水者的适应度值与全局所经历的最好位置gbest的适应度值进行比较，若较好，则将其作为当前的全局最优位置；s6、通过下述公式对落水者的速度和位置进行优化，从而产生新的落水者位置；具体公式为：v
i
＝v
i
+c1×
rand(a)
×
(pbest
i-x
i
)+c2×
rand(a)
×
(gbest
i-x
i
) (1)x
i
＝x
i
+v
i
ꢀꢀ
(2)在公式(1)、(2)中：i＝1，2，3
……
，n，n是此中粒子的总数；v
i
：粒子的速度；rand(a)：介于(0，1)之间的随机数；x
i
：粒子的当前位置；c1和c2：学习因子，选取c1＝c2＝2；v
i
的最大值为v
max
，v
max
大于0，如果v
i
大于v
max
，则v
i
＝v
max
；s7、更新落水者的适应度值；s8、结束条件为满足设定的最小误差或达到最大迭代次数，若未达到结束条件，则返回s2，若满足结束条件，则算法结束，全局最优位置gbest即全局最优解。2.根据权利要求1所述的一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，其特征在于，所述落水者的适应度为由目标函数决定的适应值。3.根据权利要求2所述的一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，其特征在于，所述极值pbest为每个落水者所经历的最好位置。4.根据权利要求2所述的一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，其特征在于，所述极值gbest为全局落水者所经历的最好位置。

技术总结

本发明公开了一种基于粒子优化的海上智能搜救方法，属于船舶局部路径规划领域。应用于一种海上无人自主智能搜救平台，首先根据北斗定位获取落水者位置，将落水者位置进行初始化，计算每一个落水者的适应度，然后通过跟踪两个“极值”(pbest，gbest)来更新落水者的适应度，根据两个最优值，再次更新落水者的位置，从而到最优路径营救落水者。本算法主要通过体中个体之间的协作和信息共享来寻最优解，针对复杂多变的海域中落水者位置的不断变化，追随当前搜索到的最优值来寻全局最优，实现寻最优路径，缩短救援时间的目的，具有需要调整的参数少、简单易行、收敛速度快的特点。点。点。