基于并行粒子群和RL的无人机航路规划算法设计

发布时间：2017-11-26 02:26

  本文关键词：基于并行粒子群和RL的无人机航路规划算法设计

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【摘要】：设计了一种基于并行粒子群和RL(reinforcement learning,RL)的无人机航路规划方法.首先,定义了引入转角角度约束的航路规划的代价模型,然后,提出了一种基于RL中的Q-Learning算法的初始航路规划方法,将其作为粒子的初始位置,将粒子群划分为多个种群进行并行寻优,得到所有种群局部最优解,计算其最优值获取全局最优解;最后设计了基于并行粒子群和RL的无人机航路规划算法.仿真实验表明文中方法能实现复杂威胁情况下UCAC航路规划,具有较高的规划效率,且与其他方法相比,具有收敛速度快和全局寻优能力强的优点,具有较强的可行性和实用性.
【作者单位】： 中国民航飞行学院科研处;
【基金】：四川省科技厅项目(2015GZ0279)
【分类号】：TP18;V279
【正文快照】： 无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)是一种能自主控制的无人驾驶飞机,能携带武器和弹药对地面进行实时攻击和轰炸[1-2].无人机作为现代战争中的重要武器已经获得国内外学者的高度关注.由于在空战中,无人机经常受到来自地面火炮系统和地空导弹等武器威胁,因此,

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本文编号：1228249