基于优化粒子群算法的无人机航路规划

发布时间：2018-03-13 00:32

本文选题：无人机航路规划　切入点：粒子群优化算法　出处：《传感器与微系统》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对粒子群优化(PSO)算法的无人机(UAV)航路规划问题,引入惯性权重和自然选择对粒子群算法进行优化,以提高基本粒子群算法收敛速度,防止陷入局部最优。算法分析惯性权重对粒子群算法的影响,进而调整惯性因子,提高算法的搜索能力;利用自然选择的便利性和规律性等特点,更新粒子群算法的粒子;同时通过对无人机的可行航向进行限定,缩小搜索范围。仿真实验表明:基于粒子群优化算法的无人机航路规划不仅缩短了最优航路,而且提高了搜索速度。
[Abstract]:Aiming at the UAV (UAV) route planning problem based on particle swarm optimization (PSO) algorithm, the inertial weight and natural selection are introduced to optimize the particle swarm optimization (PSO) algorithm to improve the convergence speed of the basic PSO algorithm. The algorithm analyzes the influence of inertia weight on particle swarm optimization, then adjusts the inertia factor, improves the search ability of the algorithm, and updates the particle of particle swarm optimization by using the convenience and regularity of natural selection. At the same time, the feasible course of UAV is limited and the search range is reduced. The simulation results show that the path planning of UAV based on particle swarm optimization algorithm not only shortens the optimal route, but also improves the search speed.
【作者单位】：江南大学物联网工程学院;中国舰船研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170120)
【分类号】：V279;V249;TP18

【参考文献】

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