改进蝙蝠算法的无人机路径规划

丁元明; 侯孟珂

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改进蝙蝠算法的无人机路径规划

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为了解决现存无人机(UAV)路径规划求解精度和求解速度难以平衡问题,基于蝙蝠算法(BA),提出了一种新型无人机路径规划算法。将粒子群算法(PSO)中的个体最优因素引入到BA的全局随机飞行搜索中,用于增加路径搜索的发散性。在BA局部搜索阶段,利用高斯分布与柯西分布融合的模型约束局部搜索和新解的产生。再将最优成功率策略动态调节的惯性权值引入算法,提出了新型无人机路径规划算法(OS-PSOBA)。结合实际环境,搭建了模拟飞行环境模型,将OS-PSOBA与PSO、BA进行对比。仿真实验证明,OS-PSOBA与PSO和BA算法相比,OS-PSOBA展示了算法的优越性,快速、有效地完成UAV路径规划任务。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2023年第9期|26-33|共8页
作者
丁元明; 侯孟珂;
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作者单位

辽宁省通信网络与信息处理重点实验室;

大连大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
无人机路径规划; 粒子群算法; 蝙蝠算法; 最优成功率策略; 惯性权值;

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