基于量子遗传算法的无人机冲突解脱方法

摘要：

飞行冲突解脱对于无人机飞行安全至关重要,遗传算法(genetic algorithm,GA)在解决无人机冲突解脱时存在求解速度慢、产生的延误距离较大等缺点,针对这些缺点,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的无人机冲突解脱方法.该方法采用了量子比特编码,设计加入了延误指数函数强制优化策略和变航向优化策略,通过利用量子旋转门实现个体的演化,并在延误距离、冲突解脱航迹等多方面与遗传算法进行了对比实验.仿真实验结果表明,该方法与遗传算法相比,求解速度更快,解的质量更高,所得解脱航迹更平滑,能获得较小的飞行延误,在无人机冲突解脱方面具有有效性和良好的应用价值.

关键词：飞行冲突解脱、量子遗传算法、量子比特、延误距离

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.9;TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防基础科研计划;河北省重点研发计划;河北省高等学校科学技术研究项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：6963-6969