基于改进蚁群算法的无人机动态航路规划

发布时间：2017-12-23 22:42

  本文关键词：基于改进蚁群算法的无人机动态航路规划　出处：《计算机测量与控制》2016年03期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 无人机 蚁群算法 选择策略 信息素 平滑处理

【摘要】：研究无人机航路规划,针对基本蚁群算法易于陷入局部最优、规划航路耗时长的问题,对基本蚁群算法进行了改进;引入航路点的动态自适应选择策略和信息素挥发因子动态自适应调整准则,有效克服了基本蚁群算法的不足,并对规划出的航路进行了平滑处理,使其更加满足无人机实际飞行需求;通过仿真分别规划出无人机在静态威胁和动态威胁中的航迹,仿真结果表明,与基本蚁群算法和遗传算法相比,改进的蚁群算法在两种飞行环境中均能规划出较优的航路。
【作者单位】： 沈阳航空航天大学计算机学院;
【基金】：辽宁省自然科学基金联合基金(2015020008);辽宁省自然科学基金(20102175;201102171) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LJQ2012011) 辽宁"百千人才工程"人选项目(2010921080;2009921089)
【分类号】：TP18;V279
【正文快照】： 0引言无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在现代战争中的使用越来越广泛,这与无人机自身独有的零伤亡、体积小、成本低、机动性好以及对作战环境要求低等特点密不可分。无人机航路规划(UAV Route Planning)是无人机实现自主导航飞行的核心技术,它是在一个具有动态威胁的环境

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本文编号：1325765