基于互利共生与变异的GOA及UAV路径规划应用

戴峦岳; 梁宵月; 王帅; 王震坡

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基于互利共生与变异的GOA及UAV路径规划应用

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针对标准蝗虫优化算法(GOA)搜索精度低、容易得到局部最优解和稳定性差的不足,提出一种基于互利共生与混合变异策略的改进GOA。首先,引入一种针对收敛因子的非线性重构方法,均匀算法全局搜索与局部开发,设计一种基于高斯-柯西分布的个体混合变异机制,有效避免局部最优解;再引入一种互利共生策略,增强个体多样性,提升算法全局寻优能力;然后,建立了UAV路径规划的代价模型,并将路径规划转化为多维函数优化问题,利用改进GOA求解路径规划问题,以综合考虑威胁代价和能耗代价的目标函数评估个体位置的适应度,迭代求解最优路径,并引入B样条曲线对最终散点串连路径作平滑处理。实验结果表明,改进算法具有更高的搜索精度,求解路径可以成功规避所有威胁区域,对车联网(IOV)中的路径规划问题具有较好的参考意义。

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来源
《电光与控制》 |2023年第9期|1-8|共8页
作者
戴峦岳; 梁宵月; 王帅; 王震坡;
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作者单位

北京牡丹电子集团有限公司博士后科研工作站;

北京理工大学电动车辆国家工程实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无人驾驶飞机;
关键词
航迹规划; 无人机; 蝗虫优化算法; 航迹代价; 互利共生; 混合变异;

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