【摘 要】
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粒子群算法(PSO)是基于种群的全局搜索算法,具有原理简单,搜索稳定高效等特性,在航路规划领域被普遍运用,但是其在陷入局部最优以及收敛速度方面都存在一定的缺陷.本文针对无
【机 构】
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四川大学电子信息学院,大连理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771089)
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粒子群算法(PSO)是基于种群的全局搜索算法,具有原理简单,搜索稳定高效等特性,在航路规划领域被普遍运用,但是其在陷入局部最优以及收敛速度方面都存在一定的缺陷.本文针对无人机的任务权重值与生存权重值引入随机游走策略,按照一定规律改变粒子的惯性权重值,可以有效的避免上述情况发生,提升无人机在航路规划中找到最优路径的效率.另一方面,为了能够给规划的路径提供优劣性的判断标准或参考依据,需要构建适用于评估无人机飞行路径点上的生存状态概率模型,本文将随机游走粒子群算法(RWPSO)的航路规划模型与马尔科夫链生存状态
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