摘要
针对多无人机多目标侦察协同航路规划问题,综合考虑航路航程、航路威胁概率和目标侦察收益,提出基于改进蚁群算法的协同航路规划方法。通过引入挥发系数动态调整、目标方向引导和预定航程,提高算法的收敛性和搜索速度。仿真结果表明,该方法能够较快地搜索到合理的协同航路,适用于协同航路规划的辅助决策。
针对多无人机多目标侦察协同航路规划问题,综合考虑航路航程、航路威胁概率和目标侦察收益,提出基于改进蚁群算法的协同航路规划方法。通过引入挥发系数动态调整、目标方向引导和预定航程,提高算法的收敛性和搜索速度。仿真结果表明,该方法能够较快地搜索到合理的协同航路,适用于协同航路规划的辅助决策。
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期176-178,共3页
Computer Engineering
关键词
多无人机
多目标
协同航路规划
蚁群算法
multiple UnmannedAerial Vehicle(UAV)
multiple targets
collaborative path planning
Ant ColonyAlgorithm(ACA)
