本文關鍵詞：采用新型蟻群算法的UAV動態(tài)航跡規(guī)劃　出處：《電子器件》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 航跡規(guī)劃 UAV 蟻群算法 信息素 突發(fā)威脅

【摘要】：航跡規(guī)劃對UAV完成任務具有重要的意義。為解決突發(fā)威脅下的UAV航跡規(guī)劃問題,提出了一種改進蟻群算法。采用全新的目標吸引策略、引入信息素增量調節(jié)因子并將優(yōu)先級和信息素揮發(fā)系數進行組合優(yōu)化來對基本蟻群算法進行了改進,提高了算法的求解效率,并進行仿真驗證。根據戰(zhàn)場已知威脅源生成Voronoi加權圖,并與所提的改進蟻群算法相結合求解規(guī)劃空間中的最優(yōu)航跡。仿真結果表明,利用改進的蟻群算法能夠有效地提高收斂速度和尋優(yōu)能力,可以較好地解決突發(fā)威脅下的UAV航跡規(guī)劃問題,保證UAV能夠回避戰(zhàn)場威脅,順利飛抵目標點。
[Abstract]:In order to solve the problem of UAV track planning under the burst threat , an improved ant colony algorithm is proposed in order to solve the problem of UAV track planning under the burst threat .

【作者單位】： 新鄉(xiāng)廣播電視大學;
【分類號】：TP18;V279
【正文快照】： 航跡規(guī)劃是UAV任務規(guī)劃的重要組成部分,近年來各種優(yōu)化算法在航跡規(guī)劃中得到廣泛的應用,具有代表性的算法有Voronoi圖法[1],RRT算法[2],粒子群算法[3],A*算法[4],動態(tài)規(guī)劃算法[5]等。這些智能算法均有各自不同的優(yōu)越性,但由于戰(zhàn)場環(huán)境是動態(tài)變化的,很難預先獲得全局精確的威脅

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