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基于混合多種群自適應蟻群算法的無(wú)人機航路規劃
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(空軍工程大學(xué) 航空航天工程學(xué)院,西安 710038)

作者簡(jiǎn)介:

李 增(1990-),男,山東菏澤人,工學(xué)碩士,主要從事空天信息與導航等方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Route Planning of UAV Based on Hybrid of Multi-Population and Adaptive Ant Colony Algorithm
Author:
Affiliation:

(Aeronautics and Astronautics Engineering College , Air Force Engineering University, Xi'an 710038, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對基本蟻群算法在航路規劃中易于過(guò)早陷入局部最優(yōu)解,對蟻群算法進(jìn)行了改進(jìn);提出了具有多種群的蟻群算法,并將導引因子引入到狀態(tài)轉移策略中,減少螞蟻局部搜索的盲目性,確保螞蟻最終完成航路搜索;當算法陷入局部收斂時(shí),通過(guò)交換各種群的信息素,并對每個(gè)種群的揮發(fā)系數進(jìn)行自適應調整,從而擴大了搜索空間,提高了搜索全局性;最后在代價(jià)函數簡(jiǎn)化后的柵格圖中對改進(jìn)算法進(jìn)行了仿真;仿真結果表明,該方法可以有效防止算法陷入局部最優(yōu),是一種有效的航路規劃方法。

    Abstract:

    The prominent shortcoming of the basic ant colony algorithm in route planning is easily trapped into local optimal solution. In the paper, the original ant colony algorithm is improved. A hybrid population ant colony algorithm is proposed to solve the problem. And a guidance factor was included into the state transition strategy, and it can reduce the blindness of local search and ensure ants to reach the destination. When the algorithm trapped into local convergence solution, through exchange each population's pheromone and the adaptive adjustments of the volatile coefficient can expand the search space and improve the overall searching workspace .Finally the improved algorithm is simulated in the grid map after the simplification of cost function. Simulation results show that the algorithm improves the convergence greatly, and can effectively prevent algorithm is easily trapped into local optimal solution,and is effective for the route planning problem.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李增,顧文燦,張宏亮,魏斌,黃雷.基于混合多種群自適應蟻群算法的無(wú)人機航路規劃計算機測量與控制[J].,2015,23(5):1751-1753, 1757.

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