采用新型蚁群算法的UAV动态航迹规划

发布时间：2018-01-04 13:34

  本文关键词：采用新型蚁群算法的UAV动态航迹规划　出处：《电子器件》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：航迹规划对UAV完成任务具有重要的意义。为解决突发威胁下的UAV航迹规划问题,提出了一种改进蚁群算法。采用全新的目标吸引策略、引入信息素增量调节因子并将优先级和信息素挥发系数进行组合优化来对基本蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率,并进行仿真验证。根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的改进蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹。仿真结果表明,利用改进的蚁群算法能够有效地提高收敛速度和寻优能力,可以较好地解决突发威胁下的UAV航迹规划问题,保证UAV能够回避战场威胁,顺利飞抵目标点。
[Abstract]:In order to solve the problem of UAV track planning under the burst threat , an improved ant colony algorithm is proposed in order to solve the problem of UAV track planning under the burst threat .

【作者单位】： 新乡广播电视大学;
【分类号】：TP18;V279
【正文快照】： 航迹规划是UAV任务规划的重要组成部分,近年来各种优化算法在航迹规划中得到广泛的应用,具有代表性的算法有Voronoi图法[1],RRT算法[2],粒子群算法[3],A*算法[4],动态规划算法[5]等。这些智能算法均有各自不同的优越性,但由于战场环境是动态变化的,很难预先获得全局精确的威胁

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本文编号：1378751