【摘 要】
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针对基于混沌粒子群算法（CPSO）的航线规划在搜索过程中易陷入停滞和局部最优与多维计算时迭代速度慢的问题，通过引入Levy飞行随机扰动，建立数据交互的更新机制，加入高度、转角、耗能以及障碍物4个约束条件，提出一种改进混沌粒子群（ICPSO）算法，大大提高了更新最优解的概率。仿真结果表明，与传统粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）和鲸鱼优化（WO）三种算法相比，ICPSO算法在迭代速度、收敛准确
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目（KJ2020A1024）；
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针对基于混沌粒子群算法（CPSO）的航线规划在搜索过程中易陷入停滞和局部最优与多维计算时迭代速度慢的问题，通过引入Levy飞行随机扰动，建立数据交互的更新机制，加入高度、转角、耗能以及障碍物4个约束条件，提出一种改进混沌粒子群（ICPSO）算法，大大提高了更新最优解的概率。仿真结果表明，与传统粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）和鲸鱼优化（WO）三种算法相比，ICPSO算法在迭代速度、收敛准确性和有效性方面更强；其三维航线规划的距离最短，适应度最高。
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