ハイブリッド検出点配置とデュアルクロモソーム共同進化的遺伝的アルゴリズムを用いた異種UUVの全域経路計画

本論文は、異種UUV協調運用における不均一な海洋環境下での全域探索ミッションにおける経路割り当ての不均衡に対処するため、ハイブリッドウェイポイント展開戦略とデュアルクロモソーム共同進化的遺伝的アルゴリズムを統合した異種UUV経路計画手法を提案する。まず、海域の探索値に応じて異種UUVをサブ領域に適応的に割り当て、ポアソンサンプリングとボロノイ反復洗練を組み合わせて検出点の配置を完了する。次に、連結性制約付きK-meansクラスタリングを導入し、マルチトラベリングセールスマン問題(MTSP)を独立したTSPサブ問題に分解する。最後に、タスクシーケンスと分割点のためのデュアルクロモソームエンコーディングスキームを設計し、障害物回避制約を考慮するためにペナルティ行列を適応度関数に組み込み、分解と障害物回避の両方を含む統合された遺伝的アルゴリズムベースのソリューションフレームワークを確立する。シミュレーション結果は、提案手法が円形、長方形、不規則な海域において、ベースライン手法と比較して検出点の数をそれぞれ12.4%、12.8%、9.3%削減し、最適経路長をそれぞれ5.8%、4.5%、5.9%短縮することを示している。さらに、4台のUUVによる協調ミッション時間は、単一のUUVと比較して73.9%、72.7%、71.2%削減され、UUVの数に対してほぼ線形的な高速化が示されている。収束分析と15インスタンスでの拡張実験により、変動する地域スケール、形状、障害物構成下でのアルゴリズムの解の安定性と堅牢性がさらに確認された。これらの結果は、提案アプローチが展開点の数と経路コストを削減するだけでなく、障害物回避とマルチロボットの負荷分散を効果的にバランスさせることを検証している。