CN111290390B - 一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法 - Google Patents

一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法 Download PDF

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CN111290390B CN202010117269.3A CN202010117269A CN111290390B CN 111290390 B CN111290390 B CN 111290390B CN 202010117269 A CN202010117269 A CN 202010117269A CN 111290390 B CN111290390 B CN 111290390B
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Abstract

本发明涉及一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法，包括：在船舶行驶之前，获取船舶的起始位置、终点位置以及障碍物位置；基于所述船舶的起始位置、终点位置以及障碍物的位置，采用预先设定的天牛算法对船舶从起始位置到终点位置的路径进行搜索，获取船舶从起始位置到终点位置的行驶路径；船舶从起始位置到终点位置的行驶路径中具有多个路径节点；天牛算法对船舶从起始位置到终点位置进行搜索的过程中，确定天牛算法中用于获取路径节点的天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数；并根据所述天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数，在搜索过程中依次确定船舶行驶路径中的每一个路径节点，并基于多个路径节点组成船舶的行驶路径。

Description

一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法
技术领域
本发明涉及一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法。
背景技术
智能船舶路径规划问题是智能船舶实现自主航行要解决的首要问题，如何规划出安全、经济、高效的航行路径是船舶自主航行研究的热点问题之一。目前，常见的智能船舶路径规划方法有基于图搜索算法的路径规划方法和基于智能优化算法的路径规划方法两大类。
基于智能优化算法的路径规划方法一般是先建立环境模型，获取衡量路径优劣程度的目标函数，然后再通过相应的算法进行寻优，获取全局最优路径。但是该类方法中如基于粒子群优化算法、蚁群算法、人工鱼群算法等路径规划方法需要多个个体，运算量很大，路径获取的效率很低。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明提供一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法，包括：
A1、在船舶行驶之前，获取船舶的起始位置、终点位置以及障碍物位置；
A2、基于所述船舶的起始位置、终点位置以及障碍物的位置，采用预先设定的天牛算法对船舶从起始位置到终点位置的路径进行搜索，获取船舶从起始位置到终点位置的行驶路径；
所述船舶从起始位置到终点位置的行驶路径中具有多个路径节点；
其中，所述天牛算法对船舶从起始位置到终点位置进行搜索的过程中，根据所述船舶的终点位置以及障碍物的位置，确定所述天牛算法中用于获取路径节点的天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数；并根据所述天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数，在搜索过程中依次确定船舶行驶路径中的每一个路径节点，然后基于所述多个路径节点组成船舶的行驶路径。
优选的，步骤A2具体包括：
A2-1根据船舶的起始位置、终点位置、障碍物位置，对天牛须搜索算法进行初始化，获取天牛须搜索算法中天牛的位置、天牛的目标位置和天牛的步长；以及最大迭代次数n；
A2-2、根据船舶的终点位置、障碍物位置，采用迭代的方式对天牛的位置、天牛的步长进行更新，并在每一次迭代后，获取新的天牛的步长和作为船舶路径节点的新的天牛的位置，以及每一次迭代时，当前迭代的次数i；
其中，针对每一次迭代，根据船舶的终点位置、障碍物位置以及天牛的位置，获取本次迭代中天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，并根据本次迭代中天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，获取新的天牛步长和作为船舶路径节点的新的天牛的位置；
其中，当前的迭代的次数为i时，天牛左须的适应度函数为：
Figure GDA0004068353220000021
当前的迭代的次数为i时，天牛右须的适应度函数为：
Figure GDA0004068353220000022
其中，os1i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的个数，os2i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的个数，min on∈os1i||Df1i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的距离最小值，min on∈os2i||Df2i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的距离最小值；Df1i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛左须最近的障碍物位置的距离；Df2i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛右须最近的障碍物位置的距离；Dfgi为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置与天牛的目标位置的距离；
A2-3、判断所述当前迭代的次数i是否小于最大迭代次数n；
若不小于，则确定搜索结束，并根据天牛的位置和每次迭代中作为船舶路径节点的新的天牛的位置，确定船舶的行驶路径。
优选的，所述A2-2具体包括：
针对每一次迭代，在每一次迭代中，根据与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，确定与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值；
在每一次迭代中，比较所述与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值的大小，获取比较结果；
在每次迭代中，根据所述比较结果和上一次迭代后天牛的步长，获取新的天牛的位置。
优选的，所述根据所述比较结果和上一次迭代后的天牛步长，获取新的天牛的位置，具体包括：
若与当前迭代次数相应的天牛左须的适应度函数的值小于与当前迭代次数相应的天牛右须的适应度函数值时，则根据上一次迭代后天牛的步长获取新的天牛的位置；
新的天牛的位置为：上一次迭代后天牛的位置向天牛左须的方向移动上一次迭代后天牛的步长后的位置；
若上一次迭代后天牛的位置相应的天牛右须的适应度值小于上一次迭代后天牛的位置相应的天牛左须的适应度值时，则根据上一次迭代后天牛步长，获取本次迭代后的天牛的位置；
本次迭代后天牛的位置为：上一次迭代后天牛的位置向天牛右须的方向移动上一次迭代后天牛的步长后的位置。
优选的，所述A2-2具体包括：
针对每一次迭代，在每一次迭代中，根据与当前的迭代的次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值的比较结果，获取与当前的迭代的次数相应的第一适应度值；
所述第一适应度值为与当前的迭代的次数相应的天牛左须的适应度函数值和天牛右须的适应度函数值中数值小的适应度函数值；
在每一次迭代中，判断与当前的迭代次数相应的第一适应度值和最优适应度值的大小，获取判断结果；
所述最优适应度值为：在当前迭代之前的所有的迭代中的第一适应度值中的最小适应度值；
根据判断结果，确定步长参数；
根据所述步长参数对上次迭代后的天牛步长进行更新，获取新的天牛的步长；
所述新的天牛步长为上次迭代后天牛步长和所述步长参数的乘积。
优选的，所述根据判断结果，确定步长参数，具体包括：
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值小于或等于最优适应度值时，则确定所述步长参数与预先设定的参数α相同；
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值大于最优适应度值时，则根据预先设定的公式(1)确定步长参数；
其中，所述公式(1)为：
Figure GDA0004068353220000051
其中，β为步长参数，α为预先设定的参数；i为当前的迭代次数。
优选的，所述参数α的值为0.95。
优选的，所述船舶的行驶路径为船舶的起始位置和每一迭代中作为船舶路径节点的新的天牛的位置依次连接的路径。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：本发明将天牛须搜索算法应用于智能船舶路径规划之中具有一般基于智能优化算法的船舶路径规划方法的优点，同时又具有运算量小，算法运行效率高的特点。
附图说明
图1为本发明的基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法流程图；
图2为本发明实施例中采用天牛须搜索算法对船舶进行路径规划的方法示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
参见附图1，本实施例中基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法，包括：
A1、在船舶行驶之前，获取船舶的起始位置、终点位置以及障碍物位置。
A2、基于所述船舶的起始位置、终点位置以及障碍物的位置，采用预先设定的天牛算法对船舶从起始位置到终点位置的路径进行搜索，获取船舶从起始位置到终点位置的行驶路径。
所述船舶从起始位置到终点位置的行驶路径中具有多个路径节点。
其中，所述天牛算法对船舶从起始位置到终点位置进行搜索的过程中，根据所述船舶的终点位置以及障碍物的位置，确定所述天牛算法中用于获取路径节点的天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数；并根据所述天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数，在搜索过程中依次确定船舶行驶路径中的每一个路径节点，然后基于所述多个路径节点组成船舶的行驶路径。
参见附图2，本实施例中优选的，步骤A2具体包括：
A2-1根据船舶的起始位置、终点位置、障碍物位置，对天牛须搜索算法进行初始化，获取天牛须搜索算法中天牛的位置、天牛的目标位置和天牛的步长；以及最大迭代次数n。
A2-2、根据船舶的终点位置、障碍物位置，采用迭代的方式对天牛的位置、天牛的步长进行更新，并在每一次迭代后，获取新的天牛的步长和作为船舶路径节点的新的天牛的位置，以及每一次迭代时，当前迭代的次数i。
其中，针对每一次迭代，根据船舶的终点位置、障碍物位置以及天牛的位置，获取本次迭代中天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，并根据本次迭代中天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，获取新的天牛步长和作为船舶路径节点的新的天牛的位置。
其中，当前的迭代的次数为i时，天牛左须的适应度函数为：
Figure GDA0004068353220000061
当前的迭代的次数为i时，天牛右须的适应度函数为：
Figure GDA0004068353220000062
其中，os1i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的个数，os2i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的个数，min on∈os1i||Df1i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的距离最小值，min on∈os2i|||Df2i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的距离最小值；Df1i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛左须最近的障碍物位置的距离；Df2i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛右须最近的障碍物位置的距离；Dfgt为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置与天牛的目标位置的距离。
本实施例中优选的，所述A2-2具体包括：
针对每一次迭代，在每一次迭代中，根据与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，确定与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值。
在每一次迭代中，比较所述与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值的大小，获取比较结果。
在每次迭代中，根据所述比较结果和上一次迭代后天牛的步长，获取新的天牛的位置。
本实施例中，所述根据所述比较结果和上一次迭代后的天牛步长，获取新的天牛的位置，具体包括：
若与当前迭代次数相应的天牛左须的适应度函数的值小于与当前迭代次数相应的天牛右须的适应度函数值时，则根据上一次迭代后天牛的步长获取新的天牛的位置。
新的天牛的位置为：上一次迭代后天牛的位置向天牛左须的方向移动上一次迭代后天牛的步长后的位置。
若上一次迭代后天牛的位置相应的天牛右须的适应度值小于上一次迭代后天牛的位置相应的天牛左须的适应度值时，则根据上一次迭代后天牛步长，获取本次迭代后的天牛的位置。
本次迭代后天牛的位置为：上一次迭代后天牛的位置向天牛右须的方向移动上一次迭代后天牛的步长后的位置。
在本实施例中具体应用中，所述A2-2具体包括：
针对每一次迭代，在每一次迭代中，根据与当前的迭代的次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值的比较结果，获取与当前的迭代的次数相应的第一适应度值。
所述第一适应度值为与当前的迭代的次数相应的天牛左须的适应度函数值和天牛右须的适应度函数值中数值小的适应度函数值；
在每一次迭代中，判断与当前的迭代次数相应的第一适应度值和最优适应度值的大小，获取判断结果。
所述最优适应度值为：在当前迭代之前的所有的迭代中的第一适应度值中的最小适应度值。
根据判断结果，确定步长参数。
根据所述步长参数对上次迭代后的天牛步长进行更新，获取新的天牛的步长。
所述新的天牛步长为上次迭代后天牛步长和所述步长参数的乘积。
本实施例中，所述根据判断结果，确定步长参数，具体包括：
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值小于或等于最优适应度值时，则确定所述步长参数与预先设定的参数α相同。
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值大于最优适应度值时，则根据预先设定的公式(1)确定步长参数。
其中，所述公式(1)为：
Figure GDA0004068353220000091
其中，β为步长参数，α为预先设定的参数；i为当前的迭代次数。
本实施例中优选的，所述参数α的值为0.95。
A2-3、判断所述当前迭代的次数i是否小于最大迭代次数n。
若不小于，则确定搜索结束，并根据天牛的位置和每次迭代中作为船舶路径节点的新的天牛的位置，确定船舶的行驶路径。
本实施例中，所述船舶的行驶路径为船舶的起始位置和每一迭代中作为船舶路径节点的新的天牛的位置的连线，本实施例中根据天牛搜索食物的行为提出天牛须搜索算法，并将其应用于智能船舶路径规划之中，可以输出一条最优的规划航线，保证其经济性和安全性。
本实施例中利用船舶避障特点建立适应度函数，以坐标与障碍物距离最远并且与目标点距离最小作为判断依据，作为食物气味密度从而诱使天牛做出位置移动。
本实施例中通过改变步长参数，既可以保证做到全局搜索，又可以保证算法的收敛速度。
本实施例将天牛须搜索算法应用于智能船舶路径规划之中具有一般基于智能优化算法的船舶路径规划方法的优点，同时又具有运算量小，算法运行效率高的特点。
实施例二
参见附图1，本实施例中基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法，包括：
A1、在船舶行驶之前，获取船舶的起始位置、终点位置以及障碍物位置。
A2、基于所述船舶的起始位置、终点位置以及障碍物的位置，采用预先设定的天牛算法对船舶从起始位置到终点位置的路径进行搜索，获取船舶从起始位置到终点位置的行驶路径。
所述船舶从起始位置到终点位置的行驶路径中具有多个路径节点。
其中，所述天牛算法对船舶从起始位置到终点位置进行搜索的过程中，根据所述船舶的终点位置以及障碍物的位置，确定所述天牛算法中用于获取路径节点的天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数；并根据所述天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数，在搜索过程中依次确定船舶行驶路径中的每一个路径节点，然后基于所述多个路径节点组成船舶的行驶路径。
参见附图2，本实施例中优选的，步骤A2具体包括：
初始化。天牛须搜索算法参数初始化：最大迭代次数max_interaction；
状态感知、认知。状态感知、认知的内容包括船舶起点位置、终点位置、障碍物信息、船舶自身参数信息等。
迭代次数赋值。Interaction＝1，第一次循环，迭代次数赋1，依次循环次数加一。
Interaction<max_interaction？。判断当前迭代次数，若当前迭代次数不小于最大迭代次数，则判定寻路结束，输出最终路径。当当前迭代次数达到设置的最大迭代次数时，则认为寻路结束，输出最终路径，最终路径为包含起止点的一系列天牛的位置坐标。
如果当前迭代次数小于最大迭代次数，则计算天牛左右两须适应度函数值。也是判断天牛下一步移动方向的依据。在路径规划过程中，判断天牛下一步移动的依据主要有距离终点最近以及距离障碍物边界最远，当天牛左须方向离终点更近且离障碍物边界点最远，则相当于天牛左须的气味浓度大，则下一步天牛向左须方向移动一定的步长。
本实施例中的适应度函数用距离函数来表示，天牛坐标与障碍物距离最远并且与目标点距离最小，天牛与目标点的距离通过欧式距离表示。
其中，当前的迭代的次数为i时，天牛左须的适应度函数为：
Figure GDA0004068353220000111
当前的迭代的次数为i时，天牛右须的适应度函数为：
Figure GDA0004068353220000112
其中，os1i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的个数，os2i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的个数，min on∈os1i||Df1i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的距离最小值，min on∈os2i||Df2i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的距离最小值；Df1i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛左须最近的障碍物位置的距离；Df2i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛右须最近的障碍物位置的距离；Dfgi为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置与天牛的目标位置的距离。
综上所述，天牛左右两须适应度函数值即计算适应度函数值的大小，适应度函数值越小，表示当前方向的食物气味浓度大，下一步，天牛向该方向移动一定的步长。
更新天牛位置。根据适应度函数的计算，判断天牛左须和右须哪一侧气味浓度大，然后天牛则向该方向移动当前的步长，通过按比例减小搜索步长，可以有效提高寻优性能和收敛速度。
更新步长。天牛在更新位置后，同时对搜索步长进行更新，可以加快算法的收敛速度。针对每一次迭代，在每一次迭代中，根据与当前的迭代的次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值的比较结果，获取与当前的迭代的次数相应的第一适应度值。
所述第一适应度值为与当前的迭代的次数相应的天牛左须的适应度函数值和天牛右须的适应度函数值中数值小的适应度函数值；在每一次迭代中，判断与当前的迭代次数相应的第一适应度值和最优适应度值的大小，获取判断结果。所述最优适应度值为：在当前迭代之前的所有的迭代中的第一适应度值中的最小适应度值。根据判断结果，确定步长参数。根据所述步长参数对上次迭代后的天牛步长进行更新，获取新的天牛的步长。
所述新的天牛步长为上次迭代后天牛步长和所述步长参数的乘积。
本实施例中，所述根据判断结果，确定步长参数，具体包括：
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值小于或等于最优适应度值时，则确定所述步长参数与预先设定的参数α相同。
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值大于最优适应度值时，则根据预先设定的公式(1)确定步长参数。
其中，所述公式(1)为：
Figure GDA0004068353220000121
其中，β为步长参数，α为预先设定的参数；i为当前的迭代次数。
本实施例中优选的，所述参数α的值为0.95。
输出最终路径。当当前迭代次数达到设置的最大迭代次数时，则认为寻路结束，输出最终路径，最终路径为包含起止点的一系列天牛的位置坐标。
本实施例中利用船舶避障特点建立适应度函数，以坐标与障碍物距离最远并且与目标点距离最小作为判断依据，作为食物气味密度从而诱使天牛做出位置移动。
本实施例中通过改变步长参数，既可以保证做到全局搜索，又可以保证算法的收敛速度。
本实施例将天牛须搜索算法应用于智能船舶路径规划之中具有一般基于智能优化算法的船舶路径规划方法的优点，同时又具有运算量小，算法运行效率高的特点。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理，这些描述只是为了解释本发明的原理，不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于天牛须搜索的智能船舶路径规划方法，其特征在于，包括：
A1、在船舶行驶之前，获取船舶的起始位置、终点位置以及障碍物位置；
A2、基于所述船舶的起始位置、终点位置以及障碍物的位置，采用预先设定的天牛算法对船舶从起始位置到终点位置的路径进行搜索，获取船舶从起始位置到终点位置的行驶路径；
所述船舶从起始位置到终点位置的行驶路径中具有多个路径节点；
其中，所述天牛算法对船舶从起始位置到终点位置进行搜索的过程中，根据所述船舶的终点位置以及障碍物的位置，确定所述天牛算法中用于获取路径节点的天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数；并根据所述天牛左须的适应度函数和天牛右须的适应度函数，在搜索过程中依次确定船舶行驶路径中的每一个路径节点，然后基于所述多个路径节点组成船舶的行驶路径；
步骤A2具体包括：
A2-1根据船舶的起始位置、终点位置、障碍物位置，对天牛须搜索算法进行初始化，获取天牛须搜索算法中天牛的位置、天牛的目标位置和天牛的步长；以及最大迭代次数n；
A2-2、根据船舶的终点位置、障碍物位置，采用迭代的方式对天牛的位置、天牛的步长进行更新，并在每一次迭代后，获取新的天牛的步长和作为船舶路径节点的新的天牛的位置，以及每一次迭代时，当前迭代的次数i；
其中，针对每一次迭代，根据船舶的终点位置、障碍物位置以及天牛的位置，获取本次迭代中天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，并根据本次迭代中天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，获取新的天牛步长和作为船舶路径节点的新的天牛的位置；
其中，当前的迭代的次数为i时，天牛左须的适应度函数为：
Figure FDA0004068353210000021
当前的迭代的次数为i时，天牛右须的适应度函数为：
Figure FDA0004068353210000022
其中，os1i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的个数，os2i为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的个数，min on∈os1i||Df1i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛左须方向感知到的障碍物的距离最小值，min on∈os2i||Df2i||表示为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置上天牛右须方向感知到的障碍物的距离最小值；Df1i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛左须最近的障碍物位置的距离；Df2i为在当前的迭代次数为i时，上一次迭代后天牛的位置与距离天牛右须最近的障碍物位置的距离；Dfgi为当前的迭代次数为i时，在上一次迭代后天牛的位置与天牛的目标位置的距离；
A2-3、判断所述当前迭代的次数i是否小于最大迭代次数n；
若不小于，则确定搜索结束，并根据天牛的位置和每次迭代中作为船舶路径节点的新的天牛的位置，确定船舶的行驶路径；
所述A2-2具体包括：
针对每一次迭代，在每一次迭代中，根据与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数和天牛右须适应度函数，确定与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值；
在每一次迭代中，比较所述与当前迭代次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值的大小，获取比较结果；
在每次迭代中，根据所述比较结果和上一次迭代后天牛的步长，获取新的天牛的位置；
所述根据所述比较结果和上一次迭代后的天牛步长，获取新的天牛的位置，具体包括：
若与当前迭代次数相应的天牛左须的适应度函数的值小于与当前迭代次数相应的天牛右须的适应度函数值时，则根据上一次迭代后天牛的步长获取新的天牛的位置；
新的天牛的位置为：上一次迭代后天牛的位置向天牛左须的方向移动上一次迭代后天牛的步长后的位置；
若上一次迭代后天牛的位置相应的天牛右须的适应度值小于上一次迭代后天牛的位置相应的天牛左须的适应度值时，则根据上一次迭代后天牛步长，获取本次迭代后的天牛的位置；
本次迭代后天牛的位置为：上一次迭代后天牛的位置向天牛右须的方向移动上一次迭代后天牛的步长后的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述A2-2具体包括：
针对每一次迭代，在每一次迭代中，根据与当前的迭代的次数相应的天牛的左须适应度函数的值和天牛右须适应度函数的值的比较结果，获取与当前的迭代的次数相应的第一适应度值；
所述第一适应度值为与当前的迭代的次数相应的天牛左须的适应度函数值和天牛右须的适应度函数值中数值小的适应度函数值；
在每一次迭代中，判断与当前的迭代次数相应的第一适应度值和最优适应度值的大小，获取判断结果；
所述最优适应度值为：在当前迭代之前的所有的迭代中的第一适应度值中的最小适应度值；
根据判断结果，确定步长参数；
根据所述步长参数对上次迭代后的天牛步长进行更新，获取新的天牛的步长；
所述新的天牛步长为上次迭代后天牛步长和所述步长参数的乘积。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果，确定步长参数，具体包括：
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值小于或等于最优适应度值时，则确定所述步长参数与预先设定的参数α相同；
若判断结果为：当前迭代中的第一适应度值大于最优适应度值时，则根据预先设定的公式(1)确定步长参数；
其中，所述公式(1)为：
Figure FDA0004068353210000041
其中，β为步长参数，α为预先设定的参数；i为当前的迭代次数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参数α的值为0.95。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述船舶的行驶路径为船舶的起始位置和每一迭代中作为船舶路径节点的新的天牛的位置依次连接的路径。
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