【摘 要】
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针对传统第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解无人机多目标三维航迹规划早熟收敛及多样性不足的局限性,提出了支持强化学习RNSGA-Ⅱ算法。设置两个独立种群分别用NSGA-Ⅱ
【机 构】
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长安大学工程机械学院,长安大学理学院,武汉大学数学与统计学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(No.2018JQ5059),中央高校基本科研业务费专项资金(No.310825163407,No.300102258510),城建专项资金支持项目(No.211828180051)
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针对传统第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解无人机多目标三维航迹规划早熟收敛及多样性不足的局限性,提出了支持强化学习RNSGA-Ⅱ算法。设置两个独立种群分别用NSGA-Ⅱ算法独立演化,隔代在两种族之间迁徙,接着各种群进行寻优进化,根据种群多样性的变化运用强化学习算法动态地优化各种群间“迁徙”的比例参数,从而使进化过程保持种群多样性,一定程度上解决了收敛速度和全局收敛性之间的矛盾。仿真结果表明,RNS-GA-Ⅱ算法较单一NSGA-Ⅱ收敛精度更高,解集具有更好的分布性和多样性。
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