基于混沌DESAPSO算法的无人机三维航迹规划

唐汇禹; 彭世蕤; 孙经蛟; 刘香岚

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基于混沌DESAPSO算法的无人机三维航迹规划

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粒子群(PSO)算法易陷入局部最优,将其运用于无人机三维航迹规划会导致航迹品质不高,针对这一问题,提出了将差分进化(DE)算法、模拟退火(SA)算法嵌入PSO算法中,构成混沌差分进化模拟退火粒子群(DESAPSO)算法,从三个方面提高了航迹品质:一是利用DE算法的变异、交叉及竞争选择增加种群多样性;二是利用SA算法概率突跳能力跳出局部最优解;三是对PSO算法参数进行混沌优化,进一步增强种群多样性。仿真结果表明:混沌DESAPSO算法改进航迹品质效果明显,获得了满意的无人机三维航迹。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2017年第2期|P.92-96|共5页
作者
唐汇禹; 彭世蕤; 孙经蛟; 刘香岚;
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作者单位

空军预警学院;

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正文语种 CHI
中图分类算法理论;
关键词
混沌粒子群; 差分进化; 模拟退火; 无人机; 航迹规划;

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