本文關(guān)鍵詞：基于并行粒子群和RL的無人機航路規(guī)劃算法設(shè)計

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【摘要】：設(shè)計了一種基于并行粒子群和RL(reinforcement learning,RL)的無人機航路規(guī)劃方法.首先,定義了引入轉(zhuǎn)角角度約束的航路規(guī)劃的代價模型,然后,提出了一種基于RL中的Q-Learning算法的初始航路規(guī)劃方法,將其作為粒子的初始位置,將粒子群劃分為多個種群進行并行尋優(yōu),得到所有種群局部最優(yōu)解,計算其最優(yōu)值獲取全局最優(yōu)解;最后設(shè)計了基于并行粒子群和RL的無人機航路規(guī)劃算法.仿真實驗表明文中方法能實現(xiàn)復(fù)雜威脅情況下UCAC航路規(guī)劃,具有較高的規(guī)劃效率,且與其他方法相比,具有收斂速度快和全局尋優(yōu)能力強的優(yōu)點,具有較強的可行性和實用性.
【作者單位】： 中國民航飛行學(xué)院科研處;
【基金】：四川省科技廳項目(2015GZ0279)
【分類號】：TP18;V279
【正文快照】： 無人作戰(zhàn)飛機(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)是一種能自主控制的無人駕駛飛機,能攜帶武器和彈藥對地面進行實時攻擊和轟炸[1-2].無人機作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的重要武器已經(jīng)獲得國內(nèi)外學(xué)者的高度關(guān)注.由于在空戰(zhàn)中,無人機經(jīng)常受到來自地面火炮系統(tǒng)和地空導(dǎo)彈等武器威脅,因此,

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