基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

• 作者: 张建东 张耀中 李寄玮 胡波
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 航路规划 无人机 蚁群算法 协同进化
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 139-145
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6105字
• 语种: 中文

摘要

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性.根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数.结合传统蚁群优化算法(AntColony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划.通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性.从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建东	西北工业大学电子信息学院	81	443	11.0	15.0
2	张耀中	西北工业大学电子信息学院	48	261	10.0	12.0
3	胡波	西北工业大学电子信息学院	7	48	5.0	6.0
4	李寄玮	西北工业大学电子信息学院	2	14	2.0	2.0