基于混沌蚁狮算法的无人机航迹规划

• 作者: 周瑞 王渊 赵克新 黄长强
• 来源期刊: 飞行力学
• 学科: 工学
• 关键词: 航迹规划 混沌算子 蚁狮算法 全局最优解
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 相关学科
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: V279|TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13645/j.cnki.f.d.20170905.002

摘要

针对无人机在复杂战场环境下的最优航迹规划问题,提出了一种基于混沌蚁狮算法(CALO)的无人机航迹规划方法.对航迹规划问题进行了描述,建立了数学模型,将传统蚁狮算法中蚂蚁随机游走的行为和混沌算子结合,与蚁狮形成了全局、局部并行搜索模式,提高了算法寻找全局最优值的能力.在两种威胁环境下进行了仿真试验,搜索维度分别为10和20,并与经典人工蜂群算法(ABC)、传统蚁狮算法(ALO)、灰狼算法(GWO)进行对比,最后通过收敛曲线对仿真结果进行了统计分析.仿真结果验证了CALO算法在解决无人机航迹规划问题时的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄长强	空军工程大学航空航天工程学院	126	698	13.0	17.0
2	赵克新	空军工程大学航空航天工程学院	8	30	4.0	5.0
3	周瑞	空军工程大学航空航天工程学院	4	12	2.0	3.0
4	王渊	空军工程大学航空航天工程学院	8	55	3.0	7.0