无人艇集群编队是由多个无人艇组成的系统,系统中的无人艇进行信息交流,相互协调完成指定的任务,有着长时间作业,低成本,效率高,冗余性好的优点,可以完成海上巡逻,搜救,监视等任务,在民用和军用都有极高的使用价值。为此,本文研究了基于蜂拥算法的无人艇集群编队问题,具体内容如下:1.考虑到基于质点模型的蜂拥算法直接应用到欠驱动无人艇模型的困难性,提出一种基于目标跟踪的蜂拥算法转化策略,并基于反步滑模法设计了目标跟踪控制器,能够有效地将蜂拥算法间接地应用到无人艇集群编队中。首先,在每艘无人艇附近生成与之对应的智能体,智能体在蜂拥控制输入的作用下开始向蜂拥编队收敛,通过无人艇和智能体的状态信息,得到期望的无人艇的纵向速度和艏向角;然后,针对海上存在风浪等环境干扰,引入了扰动观测器对风浪干扰进行补偿;最后,结合反步滑模法设计了无人艇的纵向速度和艏向控制器,实现各无人艇对与之对应的智能体的跟踪,通过李雅普诺夫稳定性定理证明闭环系统是有界的,理论上证明了无人艇能够跟踪到智能体,并通过仿真实验验证了算法的有效性。2.研究出一种基于变速虚拟领导者的多智能体蜂拥算法。首先为了解决Reynolds蜂拥模型可能出现的蜂拥破裂问题,引入了Olfati-Saber蜂拥模型作为本文的研究基础;其次,考虑到在Olfati-Saber蜂拥算法中当虚拟领导者以变速度运动时,蜂拥群体收敛的速度小于虚拟领导者的速度,对此设计了一种新的智能体控制输入形式使蜂拥群体能够收敛到虚拟领导者的速度;最后,通过仿真验证了在恒定速度和变速度虚拟领导者引导下的多智能体蜂拥算法的有效性,并结合目标跟踪转化策略成功应用到无人艇集群编队中。3.考虑自然界中多蜂拥行为和无人艇实际海洋作业中存在具有多目标跟踪的情况,研究了一种基于多蜂拥算法的无人艇集群编队方法。首先,将智能体群体分层为虚拟领导层-信息层-普通层;然后,为了减小无人艇间交换状态信息的通讯成本,采用牵制思想对信息层智能体进行选取,为了加快多蜂拥算法收敛速度,采用局部自适应思想对普通层智能体跟踪目标进行选取;最后,通过仿真验证了本文牵制-局部自适应策略在智能体多蜂拥算法下的优越性,并结合目标跟踪转化策略成功应用到无人艇集群编队中。