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基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究

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蚁群算法求解无人机航迹规划问题具有较大优势,针对传统蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,论文从非均匀初始化信息素,增加目标点距离和相邻航迹转角的启发信息,在概率选择状态转移策略的基础上融入确定性选择策略以及引入动态调整信息素总量的自适应信息素更新机制等四个方面改进传统蚁群算法.通过仿真实验,验证改进算法可兼顾全局搜索能力和较快的收敛速度,提高了无人机的航迹规划性能.
Research on UAV 3D Trajectory Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm

赵冬梅、周波、宋阳、周国军

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海军大连舰艇学院基础部 大连 116018

蚁群算法 航迹规划 启发信息 自适应信息素更新

海军大连舰艇学院科研发展项目

DJYKYKT2021-11

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.018

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(6)
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