改进粒子群算法的多无人机航迹优化

赵玉花; 石永康

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改进粒子群算法的多无人机航迹优化

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针对多无人机协同搜索多运动目标航迹优化问题,建立基于搜索概率图的信息环境模型,提出了一种基于人工势场与自适应参数调整粒子群优化的搜索算法(APF-APSO算法),用于不确定环境中的动态目标搜索。利用人工势场中无人机与山体之间、无人机之间的虚拟排斥力进行有效避障,以及无人机与目标之间的虚拟吸引力加快目标搜索;通过非线性的指数函数参数调整法对粒子群参数进行调整,并根据无人机搜索过程中得到的栅格单元信息确定度和目标存在概率对搜索概率图进行实时更新,来引导无人机对目标进行搜索。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法在搜索目标方面具有很大的优势,缩短了路径长度;避免了陷入局部最优解,具有较好的收敛性;能够有效地实现多无人机之间的协同搜索,提高了搜索效率。

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来源
《电光与控制》 |2023年第5期|29-33|共6页
作者
赵玉花; 石永康;
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作者单位

新疆大学智能制造现代产业学院(机械工程学院);

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
多无人机; 粒子群优化算法; 搜索概率图; 人工势场; 协同搜索;

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