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基于改进粒子群算法的无人作战飞机航迹规划

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为保证无人作战飞机安全、高效地对目标进行打击,对无人作战飞机的航迹规划问题进行研究,提出一种改进的粒子群算法,克服标准粒子群算法信息利用不充分、易局部收敛的缺陷。基于改进粒子群算法对无人作战飞机进行航迹寻优,结果表明,改进后的算法能有效避免局部收敛的问题,较标准粒子群算法提高全局收敛速度,且规划的效率和精度较高。
Route Planning of Unmanned Combat Aerial Vehicles Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
To ensure a safe and high-efficient attack, research on the unmanned combat aerial vehicles route planning. Presents an improved PSO algorithm overcoming inadequate use of information and local convergence, which are the defects of standard PSO algorithm. Implements the route optimization based on the improved PSO algorithm, results show that local convergence is avoided by the improved algorithm, and global convergence speed is accelerated with high efficient and precision.

Unmanned Combat Aerial VehicleRoute PlanningImproved PSO

张玉广、谢文俊、赵晓林

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空军工程大学航空航天工程学院,西安 710038

无人作战飞机 航迹规划 改进粒子群算法

国家自然科学基金陕西省基础研究项目

611320072014JQ8331

2015

现代计算机(普及版)
中山大学

现代计算机(普及版)

影响因子:0.202
ISSN:1007-1423
年,卷(期):2015.(3)
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