基于改进蚁群算法的无人机路径规划研究

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中文摘要：针对传统蚁群算法进行路径规划时存在的收敛速度较慢,容易陷入局部最优解等问题,对传统蚁群算法进行改进.首先,在启发函数中加入偏离距离因子,引导无人机向目标点进行寻优;其次,对状态转移函数中信息素权重因子α和启发函数权重因子β进行自适应处理;最后,使信息素挥发系数根据算法迭代次数及路径适应度自适应变化,同时使信息素更新与路径适应度相关联.仿真结果表明,改进后的算法收敛速度更快,规划出的路径更平滑,最优适应度更低,同时有效避免了陷入局部最优的问题,具有更好的搜索效率及实用价值.

外文标题：UAV Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm

作者：

宋宇、丁旭鲁、程超

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作者单位：

长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012

关键词：

无人机路径规划蚁群算法启发函数自适应

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.12.009