【摘 要】
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提出一种根据适应度值使粒子侧重于不同寻优任务的改进粒子群优化（FPSO）算法，并将其应用于UAV三维路径规划问题。传统粒子群优化（PSO）算法对所有粒子设置统一的控制参数，寻优过程不够灵活，易陷入局部极值且收敛速度慢。改进的FPSO算法提出三种优化策略，即将PSO算法与遗传算法（GA）结合、设置动态惯性权重、引入步长因子，以充分发挥不同适应度值粒子的搜索优势，使其动态侧重于局部搜索或全局搜索。仿真
【基金项目】
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2021年国家级大学生创新创业训练计划项目（202111535003X）资助；
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提出一种根据适应度值使粒子侧重于不同寻优任务的改进粒子群优化（FPSO）算法，并将其应用于UAV三维路径规划问题。传统粒子群优化（PSO）算法对所有粒子设置统一的控制参数，寻优过程不够灵活，易陷入局部极值且收敛速度慢。改进的FPSO算法提出三种优化策略，即将PSO算法与遗传算法（GA）结合、设置动态惯性权重、引入步长因子，以充分发挥不同适应度值粒子的搜索优势，使其动态侧重于局部搜索或全局搜索。仿真结果表明，FPSO算法搜索结果更优，迭代次数更少，平均消耗时间比PSO算法缩短22.0%、比GA算法缩短39.6%,具有显著的性能优势。
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