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基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划
被引量:
10
1
作者
高颖
陈旭
+1 位作者
周士军
郭淑霞
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期41-46,共6页
针对基本蚁群算法容易陷入局部寻优、收敛速度慢的缺陷以及解决多批次协同航迹规划问题的需要,提出了基于改进蚁群算法的多批次三维航迹规划算法。该算法采用基于加权排序的信息素更新规则,扩大各优劣蚂蚁的差异,提高了算法收敛速度,并...
针对基本蚁群算法容易陷入局部寻优、收敛速度慢的缺陷以及解决多批次协同航迹规划问题的需要,提出了基于改进蚁群算法的多批次三维航迹规划算法。该算法采用基于加权排序的信息素更新规则,扩大各优劣蚂蚁的差异,提高了算法收敛速度,并采用了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法,在确保收敛速度的同时使算法具有全局寻优,解决了基本蚁群算法容易过早陷入局部最优缺点;在此基础上,引入蚂蚁子群间多约束条件下的协同进化策略,解决了多批次协同三维航迹规划。仿真结果表明:改进的蚁群算法在运算效率和收敛性上明显优于基本蚁群算法,多批次协同航迹规划能有效提高无人机的作战效能。
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关键词
加权排序
自适应调节
多批次协同
三维航迹规划
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职称材料
题名
基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划
被引量:
10
1
作者
高颖
陈旭
周士军
郭淑霞
机构
西北工业大学航海学院
光电控制技术重点实验室
西北工业大学无人机特种技术国防重点实验室
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期41-46,共6页
基金
光电控制技术重点实验室与航空科学基金(20145153027)联合资助
文摘
针对基本蚁群算法容易陷入局部寻优、收敛速度慢的缺陷以及解决多批次协同航迹规划问题的需要,提出了基于改进蚁群算法的多批次三维航迹规划算法。该算法采用基于加权排序的信息素更新规则,扩大各优劣蚂蚁的差异,提高了算法收敛速度,并采用了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法,在确保收敛速度的同时使算法具有全局寻优,解决了基本蚁群算法容易过早陷入局部最优缺点;在此基础上,引入蚂蚁子群间多约束条件下的协同进化策略,解决了多批次协同三维航迹规划。仿真结果表明:改进的蚁群算法在运算效率和收敛性上明显优于基本蚁群算法,多批次协同航迹规划能有效提高无人机的作战效能。
关键词
加权排序
自适应调节
多批次协同
三维航迹规划
Keywords
ant colony
optimization
, computational efficiency, computer simulation, convergence of numericalmethods, cost functions, data fusion, efficiency, flowcharting,motion
planning
, probability, unmanned aerial vehicles (UAV)
digital mapping
,
many batches synergies
,
pheromone
,
3-d pathglobal optimization
,
matrix algebra
,
adaptive
,
cooperative path planning
,
planning
,
weighted sort
分类号
V212.12 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划
高颖
陈旭
周士军
郭淑霞
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
10
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职称材料
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参考文献
引证文献
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