【摘 要】
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蚁群算法作为一种启发式仿生算法,在飞行器航迹规划中应用十分广泛。目前许多学者对基本蚁群算法进行了改进,其中包括信息素挥发系数的自适应调节,这种改进使得信息素挥发模
【机 构】
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西北工业大学航天学院,航天飞行动力学技术国家级重点实验室
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蚁群算法作为一种启发式仿生算法,在飞行器航迹规划中应用十分广泛。目前许多学者对基本蚁群算法进行了改进,其中包括信息素挥发系数的自适应调节,这种改进使得信息素挥发模式是固定的。为了更加真实模拟信息素挥发情况,并提高算法的实时性,提出了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法;并且通过引入飞行约束条件的限制来剔除不满足飞行约束条件限制的节点和这些节点所扩展出来的航迹,从而进一步提高算法实时性;另外通过数学上的几何方法剔除不满足飞行安全的节点和这些节点所扩展出来的航迹,得到满足威胁规避的航迹,即"零威胁"航迹;然后采用蚁群算法在这些"零威胁"航迹中优化搜索出一条能够使目标函数仅有航程唯一待优化量的最优航迹,即所谓"单因子"目标函数优化航迹。仿真分析结果表明:提出的"零威胁-单因子"方法不仅可以提高算法的收敛速度,还可以降低优化方法的难度,充分显示了该算法的优越性。
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