基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划

为解决三维复杂环境下无人机动态航迹规划问题,提出一种基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划方法,以满足对实时性及动态搜索精度的要求.首先,根据无人机航迹规划特点将其描述为包括飞行约束及威胁约束在内的约束优化问题,并构造目标代价函数和约束限制函数;其次,将广义反向学习和自适应排序变异操作引入到约束差分进化算法中,以提高算法的多样性、收敛速度和寻优精度;最后,利用自适应权衡模型对各状态下的约束限制进行处理,充分利用"精英"个体信息,实现对目标适应值的合理转换.通过仿真实验以及与3种先进约束差分进化算法比较表明:所提方法能够有效实现静态及动态威胁回避,规划出安全适航的飞行路径,实现地形跟随;相较于其他3种算法,所提方法具有寻优性能好、鲁棒性强、收敛速度快和可靠性高等优势.