基于改进粒子群算法的无人机路径规划

• 作者: 王思明 王翼虎
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 细菌觅食算法 路径规划
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1690-1696
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.09.020

摘要

针对传统粒子群算法PS O求解无人机路径规划问题时存在极易陷入局部最优的问题,在PSO算法中引入细菌觅食算法BFO的趋化操作、迁徙操作,以提高其寻优能力.首先根据无人机飞行环境建立三维高程环境模型,并使用路径长度代价、障碍危险代价和航迹高程代价来构造适应度函数;然后在分析了粒子群算法和细菌觅食算法原理及特点的基础上,给出了算法的改进方法及其具体流程.最后,通过M atlab仿真验证表明:混合算法有效改善了粒子群算法的缺陷,在进行无人机路径规划时,相比于传统PS O算法,混合算法寻优精度和稳定性有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王思明		68	307	8.0	14.0
2	王翼虎		2	0	0.0	0.0