A*初始化的变异灰狼优化的无人机路径规划

• 作者: 曹建秋 张广言 徐鹏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机(UAV) 路径规划 A*算法 灰狼优化(GWO)
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 工程与应用|Engineering and Applications
• 页码范围: 275-282
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008-0426

摘要

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)路径规划问题是无人机任务规划系统的重要组成部分,需要在一个存在威胁区的搜索空间中获得最优路径.为解决灰狼优化算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于A*初始化的变异灰狼优化算法.该算法首先将模型离散化,进而使用A*算法进行头狼的初始化,使后续算法有一个较优的起点,随后通过简化后的灰狼优化算法在连续模型上构建和更新种群,在迭代过程中,通过新提出的一种新型修正变异算子优化种群.利用三次B样条平滑后的无人机航迹,符合无人机的性能要求.经实验验证,算法在代价收敛速度、求取的最终路径以及算法稳定性方面均优于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼优化算法(gray wolf optimizer,GWO)、共生生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)算法,在解决无人机路径规划问题上具有较高的应用价值.