粒子群算法（PSO）是基于種群的全局搜索算法,具有原理簡(jiǎn)單,搜索穩(wěn)定高效等特性,在航路規(guī)劃領(lǐng)域被普遍運(yùn)用,但是其在陷入局部最優(yōu)以及收斂速度方面都存在一定的缺陷.本文針對(duì)無人機(jī)的任務(wù)權(quán)重值與生存權(quán)重值引入隨機(jī)游走策略,按照一定規(guī)律改變粒子的慣性權(quán)重值,可以有效的避免上述情況發(fā)生,提升無人機(jī)在航路規(guī)劃中找到最優(yōu)路徑的效率.另一方面,為了能夠給規(guī)劃的路徑提供優(yōu)劣性的判斷標(biāo)準(zhǔn)或參考依據(jù),需要構(gòu)建適用于評(píng)估無人機(jī)飛行路徑點(diǎn)上的生存狀態(tài)概率模型,本文將隨機(jī)游走粒子群算法（RWPSO）的航路規(guī)劃模型與馬爾科夫鏈生存狀態(tài)隨機(jī)性模型相結(jié)合,得到一個(gè)可以用來評(píng)估路徑點(diǎn)生存概率的航路規(guī)劃問題模型.仿真結(jié)果表明,基于任務(wù)權(quán)重、生存權(quán)重、任務(wù)生存權(quán)重隨機(jī)游走的RWPSO算法在尋優(yōu)時(shí)比PSO、量子粒子群算法（QPSO）效率更高,并成功結(jié)合馬爾科夫鏈得到一個(gè)可以描述出無人機(jī)生存概率變化的模型.此模型框架還能夠擴(kuò)展應(yīng)用于有輻射源、武器、電磁干擾等復(fù)雜場(chǎng)景中的航路與任務(wù)規(guī)劃. 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 無人機(jī)航路規(guī)劃問題建模
    1.1 基于PSO的航路規(guī)劃模型
        1)生存代價(jià):wS*CS(n)
        2)任務(wù)完成的代價(jià):wP*CP(n)
        3)參考路徑代價(jià):wR*CR(n)
        4)油耗與飛行高度代價(jià):wO*CO(n)+wH*CH(n)
    1.2 RWPSO優(yōu)化算法
2 基于馬爾科夫鏈的無人機(jī)生存概率模型
    2.1 五狀態(tài)生存概率模型
    2.2 轉(zhuǎn)移強(qiáng)度與代價(jià)函數(shù)
        2.2.1 轉(zhuǎn)移強(qiáng)度的設(shè)定
        2.2.2 重疊區(qū)域的轉(zhuǎn)移強(qiáng)度設(shè)定
        2.2.3 代價(jià)函數(shù)
3 試驗(yàn)仿真與分析
    3.1 基本參數(shù)
    3.2 仿真結(jié)果與分析
        3.2.1 基于隨機(jī)游走的任務(wù)代價(jià)權(quán)重
        3.2.2 基于隨機(jī)游走的生存代價(jià)權(quán)重
        3.2.3 基于隨機(jī)游走的任務(wù)與生存代價(jià)權(quán)重
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]求解背包問題的病毒協(xié)同進(jìn)化粒子群算法[J]. 高芳,崔剛,吳智博,劉宏偉,楊孝宗.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(06)



本文編號(hào)：3721301