基于改进自适应蚁群算法的无人机航迹规划研究

陈侠; 毛海亮; 刘奎武

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基于改进自适应蚁群算法的无人机航迹规划研究

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针对传统蚁群(ACO)算法在无人机航迹规划中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于改进自适应蚁群(IAACO)算法的无人机航迹规划方法。首先,将角度导向因子引入状态转移规则中,使蚂蚁以更大的概率朝着目标点的方向前进,提高了路径的搜索效率;然后,引入启发式信息自适应调整因子平衡了算法的收敛性和全局搜索能力;最后,通过定义长度指标函数、角度指标函数,进一步建立了航迹优化的目标函数,实现了无人机航迹规划的全局优化。实验结果表明,改进后的算法收敛速度更快,生成的路径更平滑、长度更短。

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来源
《电光与控制》 |2022年第9期|6-10|共5页
作者
陈侠; 毛海亮; 刘奎武;
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作者单位

沈阳航空航天大学;

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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
无人机; 航迹规划; 自适应蚁群算法; 搜索效率;

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