编码，作为子分支管路路径规划的最优解。图2为利用优化算法对两点管 路路径进行规划的流程图。具体包括：
[0058] (1)种群初始化：迷宫搜索的特点是逐点搜索，直接利用迷宫算法可以对由以始 末点为对角顶点构成的空间S进行全局的搜索，但却难以到达除此之外的布局空间；试验 发现，在利用迷宫算法进行路径搜索过程中存在与单纯方向优先搜索策略相同的问题：可 行解多集中于始末点对角连接线附近，而无法均匀遍布布局空间。因此，在布局空间中引入 了辅助点的概念。以图3为例，将空间S分别沿着坐标轴的方向进行扩充得到了扩展空间 S'，为了能够遍历扩展空间S'中所有的区域，增加管路多样性，在扩展空间S'中随机产生 一个辅助点P ;以原起始点为起点，辅助点P为终点，利用迷宫算法生成一条辅助路径A-Pl ; 然后以辅助点P为起点，原终止点为终点，产生另一条辅助路径A-P2 ;将两条辅助路径A-Pl 和A-P2连接，便构成了一条新的路径；辅助点的引入增加了迷宫算法的搜索范围，增加了 可行管路的多样性，有助于算法搜寻到最优的管路段，提高了算法的搜索效率。
[0059] 结合迷宫算法自身的特点，进一步提出了管路染色体的定长度编码策略；一般的， 在由始末点所构成的布局空间S中可以搜索到有效的管路路径，因此假定扩展的空间即 S'-S是无障碍的；由迷宫算法的搜索原理易知，利用其在布局空间S中搜索到的路径长度 是相同的；在扩展空间S'中，由于辅助点位置的差异性，两点间管路路径的长度也有所不 同，并且有一个最大长度值，为了找到这个最大的长度值，分别选取扩展空间S'中的八个 顶点作为辅助点，与原始末点共同构造出联通路径，并比较联通路径长度，找出最大值，所 述最大值即为遗传算法过程中染色体编码的固定长度值；
[0060] (2)选择操作：本发明采用的选择方法为随机联赛选择机制，其具体操作过程如 下：从种群中随机选择M个个体进行适应度大小比较，将其中适应度最高的个体遗传到下 一代；重复上述选择过程1次，便得到了包含1个个体的下一代种群；但是，单纯采用联赛 选择机制会造成最优个体的丢失，因此，引入最优个体保留策略，在不失种群多样性的同时 保证了最优个体的优先权；
[0061] (3)交叉、变异操作：
[0062] 交叉操作的实现过程：随机选定两个父代染色体；分别在两个父代染色体上选择 两个交叉点；然后分别以这两个交叉点为始末点，利用迷宫算法生成一条辅助路径；再将 辅助路径分别与两个父代染色体结合，构成两个新的子代染色体；其中，如果子代染色体的 长度在设定的长度内，子代染色体不足位置由〇补充；如果子代染色体的长度超过了限定 的长度，则直接将子代染色体删除；
[0063] 以图4为例来说明定长度编码的交叉策略：随机选定两个父代染色体Parent 1 和Parent 2;分别在两个父代染色体上选择两个交叉点，本例假设Parent 1上的交叉点为 (1，5, 3)，Parent 2上的交叉点为（1，2, 1);分别以这两个交叉点为始末点，利用改进迷宫 算法生成一条辅助路径Mid-path 1，并与父代染色体重新结合生成两个子代个体Child 1 和Child 2,结合方法如图所示。本例中，子代染色体Child 1长度在限定长度内，不足位置 由〇补充；子代染色体Child 2的长度超过了限定长度，直接删除。
[0064] 其中，此处的迷宫算法不同于初始路径生成时采用的改进迷宫算法，在扩展过程 结束后，算法的回溯过程采用方向优先的搜索策略：利用两点的位置关系确定优选方向的 矢量，随机选择初始方向，沿网格值减小的方向搜索，遇到障碍后改变回溯方向，直到找到 终止点形成一条有效的联通路径作为子路径；多次改变方向仍无法找到有效的联通路径则 重新选择交叉点重复以上操作，直到找到可行的路径。
[0065] 变异操作实现过程：随机选定一个父代染色体，在父代染色体上随机选择两个变 异点，分别以这两个变异点作为始末点，利用迷宫算法过程构造一条辅助路径，并以所述的 辅助路径替换父代染色体上变异点间的基因段，生成一个子代染色体；若生成的子代染色 体个体长度超过了设定的长度，则直接将生成的子代染色体删除，不计入子种群当中，若生 成的子代染色体个体长度在设定的长度内，则将生成的子代染色体计入子种群当中；
[0066] 以图5为例详细叙述该策略的实现过程：随机选定一个父代染色体Parent 3 ;在 父代染色体上随机选择两个变异点，本例假设选定的变异点为（1，3, 1)与（1，7, 3);分别 以这两个变异点作为始末点，利用与交叉操作中相同的迷宫算法过程构造一条辅助路径 Mid-path 2,并以该路径替换父代染色体Parent 3上变异点间的基因段，生成一个子代染 色体Child 3。同样，若生成的子代个体长度超过了定长度编码限定的长度则直接将其删 除，不计入子种群当中。
[0067] 第（3)步所述的迷宫算法不同于第（1)步种群初始化中采用的迷宫算法，第（3) 步在扩展过程结束后，算法的回溯过程采用方向优先的搜索策略，利用两点的位置关系确 定优选方向的矢量，随机选择初始方向，沿网格值减小的方向搜索，遇到障碍后改变回溯方 向，直到找到终止点形成一条有效的联通路径作为子路径；如果多次改变方向仍无法找到 有效的联通路径则重新选择交叉点重复上述操作，直到找到可行的路径。
[0068] (4)最优路径输出：在利用两点间管路路径优化算法得出当前的两点间管路路径 连接点的联通路径最优解后输出，记录联通路径最优解管路编码。
[0069] 5)建立两点间管路路径编码的存储文档，对得到的两点间管路路径编码进行记 录，并在下一组两点间管路路径规划完成后对编码存储文档进行更新；
[0070] 本发明将分支管路连接问题分解为多个两点管路连接问题，并依次按照始末点的 确定方法进行路径的规划，因此需要建立存储文档，对每组两点管路路径规划后得到的管 路路径编码进行记录，并在下一组子分支管路路径规划完成后对编码存储文档进行更新。
[0071 ] 6)判断是否所有的连接点连接完毕，如果所有的连接点已经连接完毕，则转到步 骤7)输出管路最优解，否则转到步骤3);
[0072] 7)输出分支管路的最优解，在第N-I组两点间管路路径规划结束后，存储文档中 更新后的管路路径编码便是分支管路路径编码，也即分支管路的路径规划最优解。利用该 编码结合三维设计软件如SolidWorks等的二次开发技术，即可实现管路路径的三维可视 化。
[0073] 尽管上面结合附图对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上 述的【具体实施方式】，上述的【具体实施方式】仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通 技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可 以做出很多形式，这些均属于本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于遗传算法的船舶分支管路路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 1) 在对布局空间进行网格划分和空间网格能量值分布