摘要
常规的水电站巡检路径规划方法多数采用粒子群算法原理设计而成,在实际应用过程中,存在巡检路径规划精度与时效性较差的问题,导致路径规划收敛速度较慢,最优解波动幅度较大.基于此,笔者引入改进遗传算法,开展了基于改进遗传算法的水电站智能巡检路径规划方法研究.首先,构建水电站栅格模型,描述水电站智能巡检工作空间是否存在障碍物及水电站的运行状态变化;然后,利用改进遗传算法,全局规划水电站智能巡检路径.根据试验结果可知,提出智能巡检路径规划方法应用后,在处理多目标任务问题中,巡检路径规划的收敛速度得到了显著提升,收敛完毕后,水电站智能巡检路径规划最优解呈稳定状态变化,可行性较高.
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