基于改进遗传蚁群算法的无人机航路规划

• 作者: 刘慧霞 姚永杰 席庆彪
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 航路规划 遗传算法 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 航空航天领域仿真
• 页码范围: 44-47,70
• 分类号: TP273
• 字数: 4664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.06.012

摘要

研究无人机航路,要在有限的时间内规划出最优路径.因此航路规划问题本质是多约束条件下函数求极值的优化问题,为了避免局部最优、减少计算时间是目前航路规划的关键技术.针对常用的规划算法存在收敛速度慢且易陷入局部最优这-问题,提出了一种改进的遗传蚁群算法.遗传算法阶段给出了一种小变异和引入新种群算子,维持了较优种群的多样性,蚁群算法阶段设计了一种基于航路代价的初始信息素获取规则,保证蚁群具有较好的初始信息素分布,在求解时能够避免陷入局部最优.仿真结果表明,与其它算法相比,提出的改进算法收敛速度大大提高,能在更短的时间规划出更优的航路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘慧霞		29	260	10.0	14.0
2	席庆彪	西北工业大学自动化学院	31	249	9.0	13.0
6	姚永杰	西北工业大学自动化学院	1	20	1.0	1.0