一种基于地形跟踪的航迹优化算法

以地形跟踪 /地形回避为基础 ,提出了用轨迹的侧向仰角代替航迹的高度作为航迹规划的隐蔽性代价的概念 .该方法结合航迹的航程代价和飞行器的各种机动能力约束 ,可以达到对已有航迹的优化作用 ,同时也可直接进行简单的控制点航迹规划 .仿真研究结果表明 ,该算法满足飞行器飞行的各种条件 ,是一种可行方法 ,该方法速度快、规划出的航迹可以有效提升飞行器在飞行过程中的生存能力 ,可以在用于任务规划的同时 。

基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划

传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器(UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可能与最优路径冲突的问题。为此,设计一种具有UUV机动性约束条件的改进遗传算法,提出环境复杂度的概念用于分析机动性约束的具体取值,使路径规划适配于UUV的机动性,使算法结果更具实用性;提出复合自适应变异策略,控制变异的个体在迭代过程中发生自适应的进化;当一定迭代数内种群进化停滞时,引导最优个体进行双阶段自适应变异,从而使最优路径趋近全局近似最优解,有效提高算法的收敛速度。基于MATLAB软件的算法对比仿真结果表明一般复杂水域和复杂水域环境下,改进的复合自适应遗传算法生成的最优路径相比于遗传算法和自适应遗传算法的最优路径更加平滑,路径长度更低,可见改进的复合自适应遗传算法在路径规划上收敛性能和寻优能力更优,更具有可行性和优越性。