一种改进蚂蚁算法的无人机多目标三维航迹规划

传统的标准蚂蚁算法及A*算法求解无人机多目标三维航迹规划存在需设置导航节点及构建VORONO I图等缺陷,针对这一问题,提出了一种改进的蚂蚁算法.该算法将导引因子引入到状态转移策略中,减少了蚂蚁局部搜索的盲目性,确保蚂蚁形成有效航迹,解决了将该算法应用于航迹规划的两个构造难题,即航迹节点不固定和局部搜索难以到达目标节点这两个难题.将雷达、导弹、高炮及大气威胁模型的最大作用距离和有效作用距离等约束条件引入代价函数及启发因子计算中,解决了航迹规划多约束求解困难等问题.仿真结果表明,该算法构造合理,蚂蚁算法无需导航节点及VORONO I图便可自主寻找到目标节点,且收敛速度满足航迹规划要求,生成的航迹代价较小.

引入导引因子蚁群算法的无人机二维航迹规划

针对目前采用蚁群算法求解无人机二维航迹规划问题需要构建VORONOI图或设置导航节点的问题,构造了可自动搜索航迹的蚁群算法,解决了该算法应用于航迹规划的两个构造难题:航迹节点不固定及局部搜索到达目标节点困难。并将导引因子引入到状态转移策略当中,减少了蚂蚁局部搜索的盲目性,确保蚂蚁最终完成航迹搜索。此外,采取当前最优航迹信息素更新策略,同时设置信息素上下限,在提高算法速度的同时,防止算法陷入局部最优。仿真结果表明,算法构造非常合理,在没有设置导航节点及VORONOI图的情况下,蚂蚁自动寻找到目标节点,且收敛速度快。