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1.
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对航空电缆在布局空间安装中存在的可靠性差,效率低和成本高等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的航空电缆布局路径规划优化方法。对布线安装空间进行栅格化处理,通过分析航空布线要求与约束条件,对待布线安装空间进行模拟真实环境建模,获得的建模空间用于航空电缆的二维布线路径优化。采用了向终点方向引导的转移规则,并增加转弯拐角惩罚因子,来改进启发函数,减少了路径搜索的盲目性,提高了规划路径平滑度;采用一种自适应调整方式的信息素挥发因子,提高算法的搜索效率和后期收敛速度;引入了遗传变异,避免算法陷入局部最优。在仿真实验中,将所提出的方法与其他算法进行了对比分析并表明:应用该算法优化后总体电缆的路径布局电缆路径明显减少、即电缆长度用量减少;拐点数明显减少、即电缆电器性能变好,能够提供航空发动机系统的稳定性。验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题,本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先,利用约束平面切割障碍物,简化了障碍物的分布。其次,构建航迹的可行性约束条件,并建立了基于约束平面的人工势场法。最后,综合并改进了一种额外控制力法和常用的改进势场函数。仿真验证表明,该算法克服了传统人工势场法未考虑无人机物理性能限制、易陷入局部最小值以及目标不可达的问题,同时提高了航迹规划质量。通过本文研究,人工势场法的不足得到了改善,有利于人工势场法在无人机航迹规划领域的应用与发展。 相似文献
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《西安航空技术高等专科学校学报》2016,(3)
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。 相似文献
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基于约束人工势场法的弹载飞行器实时避障航迹规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对弹载飞行器飞行高度低、需实时避障的需求,提出了一种三维约束人工势场法用于弹载飞行器的实时避障航迹规划.该方法将人工势场法扩展到三维空间,增加了一个势场函数——高度调节势场函数,并将弹载飞行器的动力学约束条件引入人工势场法中.该方法继承了传统人工势场法计算速度快、占用内存少的优点,并能保证所规划航迹的可飞性.仿真结果显示约束人工势场法相比于传统人工势场法,具有以下优势:所规划的航迹更具有可飞性;可明显减弱在障碍物附近的抖动现象;可显著改善在狭窄通道中的摆动现象;不易陷入局部最小点. 相似文献
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基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划 总被引:12,自引:4,他引:8
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。 相似文献
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以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,充分考虑交通向导最佳路径的具体要求,对算法的选择机制、更新机制以及协调机制作进一步改进,引入自适应的转移策略,并融入节约法,以克服基本蚁群算法计算时间长、易出现停滞等缺陷。以湖北荆门地区车辆选择路径为研究对象,采用蚁群优化算法建立了车辆最佳路径的模型,并对其进行了仿真分析。仿真实验结果表明,优化算法比基本蚁群算法的路径更优,寻路时间更短。 相似文献
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基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献
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在对一般VRP问题分析的基础上,建立了军事物流配送路径优化问题的数学模型,运用蚁群算法进行了仿真实验,实验结果表明,蚁群算法可以快速有效地解决军事物流配送的路径优化问题。 相似文献