【摘 要】
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无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题。在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院; 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(60604009);航空科学基金资助项目(2006ZC51039);北京科技新星计划资助项目(2007A017);苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题基金(KJS0821)
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无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题。在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法。根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验。实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性。
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