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基于NSGA-Ⅱ遗传算法的智能飞行器航迹快速规划

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为改善智能飞行器受系统结构限制而无法精确定位问题,采用遗传算法对系统定位误差进行校正,并对航迹长度和校正次数进行优化.在共享函数基础上,采用排挤算法和精英策略,在多约束条件下使用NS⁃GA-Ⅱ遗传算法对随机产生的种群进行筛选,寻求最小航迹长度,进行误差校正.仿真结果表明,该算法大大简化了数学模型设计,解决了NSGA算法及传统遗传算法的主要缺陷,具有快速准确的搜索性能,速度提高一倍且结果收敛不反复.在多约束条件下对智能飞行器航迹进行规划,提高了遗传算法收敛的精确性,对智能飞行器航迹规划发展有着重要作用.
Fast Track Planning of Intelligent Aircraft Based on NSGA-Ⅱ Genetic Algorithm

张伟聪、韩伟娜、白雪丽、韩旭、任宽、田丽丽

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北华航天工业学院机电工程学院

北华航天工业学院遥感信息工程学院,河北廊坊065000

NSGA-Ⅱ遗传算法 多约束条件下 误差校正 航迹规划

河北省高等学校科学研究项目河北省科技计划项目

QN201805318211930

2021

10.11907/rjdk.201859

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(6)
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