基于改进蚁群算法的无人机航路规划

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.     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机航迹规划。算法前期使用Dijkstra 算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic 混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快,陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明：在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文的改进蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定应用价值。     

基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

基于蚁群算法的无人机三维路径规划与冲突解脱

针对传统无人机路径规划方法难以满足无人机在复杂山区环境应用这一缺点,提出一种基于蚁群算法并利用插值算法和容斥算法优化的无人机三维路径规划算法。通过无人机飞行约束条件和对蚁群算法的优化在所建立的三维空间中得到最优路径。利用二次、三次样条插值、容斥算法等优化算法对无人机路径优化,规划出一条更加平滑的便于无人机执行的最佳路径,并建立了无人机冲突约束,解决了无人机冲突。     

基于A~*蚁群算法的无人机航路规划

针对低空密集复杂环境,在构建环境模型及无人机模型的基础上,提出了一种综合运用A~*算法与蚁群算法的智能航路规划方法。其中A~*算法用于全局航路规划,蚁群算法用于局部路径重规划,利用A~*算法的导向性克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,能够使无人机快速到达目标点。仿真结果表明,A~*蚁群算法不仅可以全局引导蚁群算法快速收敛,使无人机快速飞向目标点,同时也可以在局部环境中规避障碍,保证无人机的飞行安全。     

基于混沌灰狼优化的多无人机协同航路规划

针对多无人机协同执行饱和攻击任务的时空约束,本文提出了基于混沌灰狼优化的离线航路规划方法,实现了多无人机协同航路的有效生成。首先,针对饱和攻击任务的特点进行分析,将具有时空约束的多无人机同时到达问题转化为协同航程问题;其次,针对将混沌映射引入灰狼优化算法中,提出了混沌灰狼优化算法,以提高原算法的探索能力和收敛速度;最后,提出了基于几何规划的航点扩展策略,从而构造出满足任务攻击时间与攻击方位要求的航点序列。通过对单无人机航路规划问题的仿真验证了改进算法的寻优能力;通过对面向饱和攻击任务的航路规划仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

蚁群算法的改进设计及在航迹规划中的应用

将蚁群算法与人工势场算法相结合，提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中，首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配，避免了在迭代初始阶段，信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上，从而陷入局部最优的问题。其次，通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数，避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素，从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解，并通过仿真验证了有效性。     

基于改进蚁群算法的无人机路径规划

针对传统无人机路径规划算法存在规划效率低以及无法满足特定任务需求的缺点,提出了基于改进蚁群优化算法的无人机路径规划算法。首先,将待规划区域栅格化,给每一个网格按顺序编号;其次,在路径搜索时引入了一种双向搜索机制,对信息素的更新规则和下一步节点的选择方法做出改进;最后,提出了一种新的方法来整合两组蚂蚁生成的路径,并给出了若干仿真试验结果。结果表明,所提算法相比传统算法更能有效避免过早陷入局部最优,收敛速度加快,生成满足任务约束的最短路径。     

基于A~*和鸽群算法的快递无人机航路规划

针对快递无人机在复杂城镇环境条件下的路径寻优问题,提出了一种基于A~*和鸽群算法的航路规划算法。首先,建立威胁代价和障碍物模型,利用约束条件缩短A~*算法搜索时间,再通过A~*算法引导无人机快速到达目标点;然后,对鸽群的粒子编码方式和适应度函数计算方法进行改进,通过鸽群优化算法实现障碍物的规避;最后,利用三次B样条曲线对航路进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该算法收敛速度快、航路长度短、威胁代价小,生成的航迹平滑可飞,适合快递无人机在复杂城镇环境中穿行。     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在敌方防御区域内执行攻击任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出了适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明，该方法是一种有效的航路规划方法。     

基于HPSO-W算法的多机航迹协同规划方法

随着无人机应用愈加广泛,三维环境下多无人机航迹协同规划问题成为近年来的研究热点。针对多机协同航迹规划问题,基于应急物流任务环境与无人机性能约束,以全局安全运行综合代价最小为优化目标建立时空协同规划模型。考虑航迹规划中粒子群算法易陷入局部极值,后期收敛慢的缺点,提出一种基于狼群优化思想的混合改进粒子群算法HPSO-W。主要是先对粒子群算法参数进行优化,加入极值变异思想,并引入头狼召唤和优胜劣汰机制,平衡算法全局和局部搜索能力,加速后期收敛,避免局部阻滞,提高寻优性能。对比验证了HPSO-W算法的高效性,并通过实例验证了协同航迹规划方法的可行性与有效性。     

无人机三维航路规划技术研究及发展趋势

由于搜索空间巨大,三维航迹规划一直是航迹规划中的难点,而无人机只有进行精确的三维航迹规划才能提高低空突防的成功率。本文描述了无人机在线航路规划的影响因素,分析了无人机动力学约束及威胁场约束,探讨了无人机航路几何建模方法及三维航路规划算法的研究概况,并着重分析了三维航路规划算法如禁忌搜索、人工势场法、粒子群优化算法、Dijkstra算法及A＊算法。最后,阐述了无人机三维航路规划面临的关键问题及发展趋势。     

基于APF导向的蚁群航路规划算法参数优化研究

针对基于APF导向的蚁群航路规划算法中的参数优化问题,提出了算法中的参数优化规则。分析了APFGA算法中参数m、α、β、γ、和ρ等的选取原则,通过合理选择参数,使蚁群的搜索有效地避免陷入局部最优,加快了算法的速度,提高了蚁群的搜索效率。实验结果给出了参数选择依据,通过合理设置算法参数可以有效地改善蚁群算法的性能,有利于APFGA算法在航路规划等方面的应用和推广。     

启发式实时航路重规划技术

文中将三维实时航路重规划问题进行了形式化定义,使用航路惩罚度来评价航路的优劣,并提出了一种改进的粒子群优化算法(M-PSO),来求解实时航路重规划问题。试验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解三维实时航路重规划问题上,具有较好的实时性和稳定性,能够快速搜索到可以躲避所有威胁区的航路,并且使得种群中的个体达到收敛状态。     

无人机航路规划技术研究进展

无人机航路规划问题本质是多约束条件下,多目标函数求极值的优化问题.规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机的武器系统性能有重要意义.通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,阐述了无人机航路规划的框架结构以及静态全局规划和动态局部规划方法的研究现状.分析了近年来常用的几种规划算法,着重分析了启发式算法以及遗传算法.在此基础上,对今后的研究方向进行了展望.