【摘 要】
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研究无人机航路规划问题,解决基本粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢长导致人机作航路规划效率低的难题。为了提高无人机航路规划效率,提出了一种基于改进粒子群算法的无
【机 构】
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湖南女子学院,中南大学信息科学与工程学院,
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研究无人机航路规划问题,解决基本粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢长导致人机作航路规划效率低的难题。为了提高无人机航路规划效率,提出了一种基于改进粒子群算法的无人机航路规划方法。在无人机航路规划建模过程中,如果粒子失活,该算法对其进行相应的变异与微调,重新激活粒子,保证了粒子群体在进化过程中具有较强的活力,能够快速逃逸出局部极值点,这样就以较快收敛速度找到最优航路。最后用改进的粒子群算法对无人机任务航路进行了仿真,仿真结果表明,相对于基本粒子群算法,该方法避免了陷入局部最优,并缩短了搜索时间,航路规划效率明显提高。该算法是一种有效的无人机航路优化算法。
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