基于改进粒子群算法的无人机航迹规划

标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型,能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索,引入早熟判定机制和位置突变机制,通过该机制使得群体符合位置突变条件时,各个粒子将会在保留记忆和速度的基础上,跳跃到一个新的位置进行搜索,增加了群体的多样性,具备了跳出局部最优的能力。通过MATLAB仿真表明,基于随机位置突变的自适应粒子群算法收敛效果有显著提升,并且改进算法的复杂度没有明显增加。所提算法在复杂环境下的适用性要远远优于标准粒子群算法,在航迹规划问题上具备可行性和优越性。