期刊专题

10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.20.018

基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划研究

引用
针对传统蚁群算法(ACO)在无人机三维路径规划中存在的规划路径过长、容易陷入局部最优解和收敛速度慢等问题,提出基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划.在传统蚁群算法启发函数中引入高度因子,使蚁群搜索具有方向性.同时将信息素更新系数、信息启发因子、期望启发因子改为根据迭代次数进行动态变化,增加全局搜索能力和跳出局部最优解的能力,加快收敛速度.通过栅格化的方法建立三维路径规划空间,经仿真实验验证了基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划的有效性.

ACO算法、无人机、栅格化、三维路径

7

V279;V249;TP18(各类型航空器)

2023-10-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

84-87,91

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现代信息科技

2096-4706

44-1736/TN

7

2023,7(20)

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国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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