基于改进狼群算法的无人直升机航迹规划

针对无人直升机(unmanned autonomous helicopter,UAH)航迹规划中传统狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进WPA的UAH三维航迹规划算法。首先,对UAH飞行三维环境、约束条件及适应度函数进行数学建模;然后,通过自适应步长的方式对传统WPA中游走、召唤及围攻3种主要行为的步长进行改进。同时,采用莱维飞行与变方向游走相结合的策略调整游走行为中的搜索方向及范围,从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度;最后,给出了改进WPA在三维环境下航迹规划的仿真结果。仿真结果表明,改进WPA收敛速度更快,规划出的航迹质量更优,验证了该算法在UAH航迹规划中的有效性。

基于多策略改进狼群算法的机械臂路径规划

针对水下机械臂路径规划中基本狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)收敛速度过慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多策略改进WPA的水下机械臂三维路径规划算法。该文采用混沌映射的Tent初始化方法改善了初始种群的均匀与遍历特性;对传统WPA算法中的游走、召唤行为的固定步长进行自适应化改进;游走阶段加入莱维飞行策略调整游走范围,提高全局寻优能力;围攻阶段采用鲸鱼变螺旋围攻机制,以提升局部搜寻能力和寻优精度;最后针对同一三维场景分别运用传统WPA算法以及多策略改进WPA算法进行三维路径规划仿真实验。实验证明,在进行三维路径规划问题的求解时,改进后的WPA算法在收敛速度和全局搜索能力上有更好的表现。