發(fā)布時(shí)間：2018-05-03 17:55

  本文選題：教-學(xué)優(yōu)化算法 + 無(wú)人機(jī)　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2016年09期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)教-學(xué)優(yōu)化(TLBO)算法進(jìn)行航路規(guī)劃時(shí)收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,提出一種自適應(yīng)交叉教-學(xué)優(yōu)化(AC-TLBO)算法。首先,該算法令傳統(tǒng)教-學(xué)優(yōu)化(TLBO)算法的教學(xué)因子隨著迭代次數(shù)而發(fā)生變化,提高算法的學(xué)習(xí)速度;其次,當(dāng)算法可能要陷入局部最優(yōu)時(shí),加入一定的擾動(dòng),使算法盡可能地跳出局部最優(yōu);最后,為了進(jìn)一步提升算法的收斂效果,在算法中引入遺傳算法的交叉環(huán)節(jié)。利用傳統(tǒng)教-學(xué)優(yōu)化(TLBO)算法、自適應(yīng)交叉教-學(xué)優(yōu)化(AC-TLBO)算法和量子粒子群優(yōu)化(QPSO)算法進(jìn)行無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃,仿真結(jié)果表明,在10次規(guī)劃中,自適應(yīng)交叉教-學(xué)優(yōu)化(AC-TLBO)算法有8次找到了全局最優(yōu)路徑,而傳統(tǒng)教-學(xué)優(yōu)化(TLBO)算法和量子粒子群優(yōu)化(QPSO)算法分別只找到了2次和1次;而且自適應(yīng)交叉教-學(xué)優(yōu)化(AC-TLBO)算法的收斂速度高于另外兩種算法。
[Abstract]:In order to solve the problem of slow convergence and easy to fall into local optimum in the course of route planning by traditional teaching-learning optimization (TLBO) algorithm, an adaptive cross-teaching-learning optimization algorithm (AC-TLBOA) is proposed. Firstly, the teaching factor of the traditional TLBO algorithm changes with the number of iterations, and the learning speed of the algorithm is improved. Secondly, when the algorithm is likely to fall into a local optimum, a certain disturbance is added. Finally, in order to further improve the convergence effect of the algorithm, genetic algorithm crossover is introduced into the algorithm. UAV route planning is based on traditional teacher-learning optimization algorithm, adaptive cross-teaching-learning optimization algorithm AC-TLBOA and quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm. The simulation results show that, in 10 times of planning, The adaptive cross-teaching-learning optimization (AC-TLBOO) algorithm has found the global optimal path eight times, while the traditional teaching-learning optimization algorithm and the quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm have found only two times and one times respectively. Moreover, the convergence speed of the adaptive cross-teaching-learning optimization algorithm AC-TLBOA is higher than that of the other two algorithms.
【作者單位】： 中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司洛陽(yáng)電光設(shè)備研究所光電控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273075)~~
【分類號(hào)】：V279;TP18

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本文編號(hào)：1839497