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基于改进蚁群算法的无人机航路规划
引用本文:焦振江,王正平.基于改进蚁群算法的无人机航路规划[J].航空计算技术,2006,36(4):112-114,118.
作者姓名:焦振江  王正平
作者单位:西北工业大学,航空学院,陕西,西安,710072
摘    要:为了提高无人机(UAV)的作战效率和生存概率,在执行任务之前必须设计出高效的无人机飞行航路.针对这一问题,采用了蚁群算法进行航路规划,并对蚁群算法进行了改进.提出了保留最优解、自适应状态转换规则和自适应信息激素更新规则,有效的提高了算法算收敛速度和解的性能.最后用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行了仿真,仿真结果表明,该算法是一种有效的航路优化算法.

关 键 词:无人机  航路规划  蚁群算法  信息激素
文章编号:1671-654X(2006)04-0112-03
修稿时间:2006年5月27日

An Improved Ant Colony Algorithm for Path Planning of UAVs
JIAO Zhen-jiang,WANG Zheng-ping.An Improved Ant Colony Algorithm for Path Planning of UAVs[J].Aeronautical Computer Technique,2006,36(4):112-114,118.
Authors:JIAO Zhen-jiang  WANG Zheng-ping
Abstract:In order to improve operational efficiency and survival probability,the optimal route of an unmanned air vehicle(UAV) should be designed before the UAV performs a mission.For this question,an ant colony algorithm is used and is improved for route optimizing of UAV.Measures of keeping optimization,adaptively selecting and adaptively adjusting are applied,which is a better path at higher convergence speed.Finally the algorithm is implemented,and the results show that it's a better path-planning algorithm.
Keywords:UAV  path planning  ant colony algorithm  pheromone
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