【摘 要】
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粒子群优化（PSO）算法得益于其原理简单、易实现等优点，被广泛应用于路径规划当中。针对传统PSO算法搜索精度不佳、容易陷入局部最优解等问题，提出一种改进的PSO算法用于无人机在城市环境下的三维路径规划。为了改善粒子的搜索效率和精度，采用混沌序列初始化粒子群，使得初始粒子分布更均匀；引入分段自适应惯性权重和自适应指数学习因子，以平衡粒子的全局和局部搜索能力；在速度更新公式中增添加速度因子，增加粒子离
【基金项目】
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中国民用航空飞行学院研究生科研创新项目资助（X2023-45）；
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粒子群优化（PSO）算法得益于其原理简单、易实现等优点，被广泛应用于路径规划当中。针对传统PSO算法搜索精度不佳、容易陷入局部最优解等问题，提出一种改进的PSO算法用于无人机在城市环境下的三维路径规划。为了改善粒子的搜索效率和精度，采用混沌序列初始化粒子群，使得初始粒子分布更均匀；引入分段自适应惯性权重和自适应指数学习因子，以平衡粒子的全局和局部搜索能力；在速度更新公式中增添加速度因子，增加粒子离开较差区域的能力；引入自适应调整系数对粒子位置更新公式进行优化；选取4种测试函数进行测试并进行仿真实验，对比遗传算法和传统PSO算法，改进算法所求得结果的质量更好。
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