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A multi-objective path planning method for ships based on constrained policy optimization
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AI
DOI：10.1016/j.oceaneng.2024.120165.png)
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摘要
En 中文
随着船舶技术的发展，路径规划在确保高效安全航行中发挥着关键作用。然而，传统的单目标路径规划方法存在效率低下的问题，且容易陷入局部最优。至于传统的多目标路径规划方法，目标间的冲突也可能带来挑战。为应对这些挑战，本研究将路径规划问题表述为多目标优化模型。受约束策略优化（CPO）通过有效处理约束、优化和平衡目标以及确保安全性，提供了关键优势。因此，本研究提出了一种基于CPO的多目标路径规划方法以探索帕累托最优路径。在四种具有不同类型和分布障碍物的环境中的结果表明，基于CPO的方法在路径长度和能耗方面均优于基于NSGA-II的方法和基于MOEA/D的方法。基于CPO的方法实现了最短路径（261.89 m），相比基于NSGA-II的方法（269.13 m）和基于MOEA/D的方法（267.83 m），且能耗最低（1.10×10^6 J），显著低于基于NSGA-II的方法（5.32×10^6 J）和基于MOEA/D的方法（6.15×10^6 J）。基于CPO的方法在保持最优帕累托前沿和适应不同权重设置方面的能力，使其在复杂环境中成为一种优越的方法。
Keyword:
Multi-objective path planning
MASS
Safe reinforcement learning
Constrained policy optimization
期刊
IF:
5.5
论文数:
6.0K
被引数:
7.6W
机构
引用论文
Exploring the application of ant colony optimization in path planning for Unmanned Surface Vehicles探索蚁群优化在无人水面车辆路径规划中的应用
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