本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)蟻群算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃研究

  更多相關(guān)文章： 蟻群算法 無(wú)人機(jī) 航跡規(guī)劃 自適應(yīng) 再勵(lì)學(xué)習(xí)

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)、通信、控制與傳感器技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)技術(shù)得到長(zhǎng)足發(fā)展并取得巨大的進(jìn)步。無(wú)人機(jī)利用自身優(yōu)勢(shì),能夠部分地代替人類(lèi)完成危險(xiǎn)系數(shù)較高的任務(wù),在軍事和民用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。無(wú)人機(jī)在完成任務(wù)過(guò)程中,需要對(duì)如何有效、安全地完成自己的任務(wù)過(guò)程進(jìn)行規(guī)劃,這就是任務(wù)規(guī)劃。在任務(wù)規(guī)劃過(guò)程中,最重要、也是最復(fù)雜的就是為無(wú)人機(jī)規(guī)劃出一條完成飛行任務(wù)所需要的飛行航跡,即無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃。無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃是任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)的重要技術(shù)之一,也是提高無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)效能和實(shí)現(xiàn)安全可靠自主飛行的技術(shù)保障。航跡規(guī)劃是在特定條件下,搜尋出一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最佳路徑。本文首先闡述了基本蟻群算法原理及算法的優(yōu)點(diǎn)與不足,并分析算法陷入局部最優(yōu)和搜索時(shí)間較長(zhǎng)的主要原因。接著介紹了幾種比較典型的改進(jìn)算法,然后提出一種改善算法全局收斂性能的策略,其基本思想是:在基本蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移中增加目標(biāo)節(jié)點(diǎn)信息素引導(dǎo)因子,從而減少螞蟻搜索的盲目性,使搜索朝著目標(biāo)節(jié)點(diǎn)方向進(jìn)行;同時(shí)引入再勵(lì)學(xué)習(xí)機(jī)制,合理對(duì)路徑上的信息素再勵(lì)更新。每次迭代結(jié)束對(duì)螞蟻個(gè)體行為進(jìn)行評(píng)價(jià),再將此評(píng)價(jià)反饋回蟻群,發(fā)揚(yáng)優(yōu)質(zhì)螞蟻行為,懲罰劣質(zhì)螞蟻行為,從而實(shí)現(xiàn)蟻群對(duì)自身搜索行為的自學(xué)習(xí)。發(fā)揚(yáng)優(yōu)質(zhì)行為,就是增加較好路徑上殘留的信息素強(qiáng)度;懲罰劣質(zhì)行為,就是減小較差路徑上殘留的信息素強(qiáng)度。為了改善算法性能,擴(kuò)大搜索空間,引入兩個(gè)螞蟻種群各自獨(dú)立搜索路徑,當(dāng)算法陷入局部最優(yōu),則立即停止搜索,交換兩個(gè)種群對(duì)應(yīng)路徑上的信息素,同時(shí)自適應(yīng)雙向調(diào)整兩種群的信息素?fù)]發(fā)因子,經(jīng)過(guò)這些改進(jìn)措施,算法的收斂速度和收斂能力得到了明顯地提高。本文最后通過(guò)對(duì)基本蟻群算法和改進(jìn)蟻群算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃分別進(jìn)行MATLAB仿真研究對(duì)比。驗(yàn)證了在無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃中,改進(jìn)蟻群算法在全局搜索能力和搜索速度上均優(yōu)于基本蟻群算法。
【關(guān)鍵詞】：蟻群算法 無(wú)人機(jī) 航跡規(guī)劃 自適應(yīng) 再勵(lì)學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V279;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 課題研究背景和意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 蟻群算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排13-15
• 1.3.1 本文的研究?jī)?nèi)容13
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第2章 基本蟻群算法概述與TSP問(wèn)題15-26
• 2.1 蟻群生物學(xué)基礎(chǔ)15-16
• 2.1.1 蟻群的社會(huì)形態(tài)15
• 2.1.2 蟻群行為15-16
• 2.2 人工蟻群的特點(diǎn)16-17
• 2.3 基本蟻群算法原理17-24
• 2.3.1 基本蟻群算法的思想機(jī)制17-20
• 2.3.2 基本蟻群算法的數(shù)學(xué)模型20-22
• 2.3.3 基本蟻群算法在TSP問(wèn)題中的具體實(shí)現(xiàn)22-23
• 2.3.4 基本蟻群算法的時(shí)間與空間復(fù)雜度23-24
• 2.4 基本蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 改進(jìn)蟻群算法研究與TSP問(wèn)題26-42
• 3.1 典型的改進(jìn)蟻群算法26-30
• 3.1.1 最大最小螞蟻系統(tǒng)26-27
• 3.1.2 聚類(lèi)蟻群算法27-28
• 3.1.3 基于信息熵的蟻群算法28-29
• 3.1.4 基于網(wǎng)格劃分的蟻群算法29-30
• 3.2 自適應(yīng)雙種群再勵(lì)學(xué)習(xí)蟻群算法30-36
• 3.2.1 改進(jìn)蟻群算法的策略30-31
• 3.2.2 引入引導(dǎo)因子的狀態(tài)轉(zhuǎn)移策略31-32
• 3.2.3 信息素再勵(lì)學(xué)習(xí)更新32-34
• 3.2.4 自適應(yīng)雙種群信息素交換34-35
• 3.2.5 基于改進(jìn)蟻群算法TSP問(wèn)題具體實(shí)現(xiàn)35-36
• 3.3 自適應(yīng)雙種群再勵(lì)學(xué)習(xí)改進(jìn)蟻群算法仿真及分析36-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第4章 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃概述42-51
• 4.1 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃系統(tǒng)42-43
• 4.2 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃問(wèn)題描述43-49
• 4.2.1 規(guī)劃空間表示43-44
• 4.2.2 航跡綜合代價(jià)44-46
• 4.2.3 無(wú)人機(jī)性能約束46-49
• 4.3 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的基本要求49
• 4.4 常用無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃算法49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第5章 基于改進(jìn)蟻群算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃51-59
• 5.1 航跡規(guī)劃空間建模51-52
• 5.2 威脅區(qū)域建模52-53
• 5.3 最優(yōu)航跡建模53-54
• 5.4 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃任務(wù)實(shí)例54-58
• 5.4.1 航跡規(guī)劃任務(wù)54-55
• 5.4.2 仿真參數(shù)設(shè)定55
• 5.4.3 航跡規(guī)劃實(shí)例仿真與分析55-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 第6章 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 論文總結(jié)59-60
• 6.2 展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況65-66
• 致謝66-67

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1009223