基于混沌蚁狮算法的无人机航迹规划

针对无人机在复杂战场环境下的最优航迹规划问题,提出了一种基于混沌蚁狮算法(CALO)的无人机航迹规划方法。对航迹规划问题进行了描述,建立了数学模型,将传统蚁狮算法中蚂蚁随机游走的行为和混沌算子结合,与蚁狮形成了全局、局部并行搜索模式,提高了算法寻找全局最优值的能力。在两种威胁环境下进行了仿真试验,搜索维度分别为10和20,并与经典人工蜂群算法(ABC)、传统蚁狮算法(ALO)、灰狼算法(GWO)进行对比,最后通过收敛曲线对仿真结果进行了统计分析。仿真结果验证了CALO算法在解决无人机航迹规划问题时的有效性和可行性。