一种无人机三维航迹规划算法研究

在研究无人机三维航迹规划问题时,针对基于传统人工蜂群算法易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢、寻优效率低的问题,提出了一种改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法。首先,在建立包括经纬度、海拔高度信息的三维飞行区域模型后,加入了地形约束模型,并引入新的综合航迹代价评价方式。然后,在算法中引入自适应搜索策略、新型概率选择策略与Logistic混沌搜索算子来增强其对原始信息的开采能力,提高其收敛速度以及加强其鲁棒性。最后,通过三维航迹规划仿真和面对突发威胁的局部航迹再规划仿真对所提算法的有效性进行了验证。结果表明,改进后的算法提高了全局收敛能力,在收敛速度和精度上优于遗传算法和传统人工蜂群算法,适合用来解决无人机的三维航迹规划问题。     

具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法

针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA).在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心的较差子群和以当代最优个体为中心的较优子群;较差子群在最优个体指导下进行全局搜索,较优子群则围绕最优个体做Levy飞行进行局部搜索,这样既平衡了种群的全局和局部搜索能力,同时又可以利用Levy飞行偶尔的长跳跃来跳出局部最优;两个子群的信息通过最优个体的改变和子群的重组进行交换.对6个典型测试函数的仿真实验表明,LFOA具有全局收敛的能力,相比FOA具有更好的收敛精度、收敛速度和收敛可靠性.     

基于正余弦优化算子和Levy飞行机制的和声搜索算法

针对基本和声搜索（Harmony search, HS）算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作,充分利用最优个体和当前个体的位置信息,提高算法的计算精度和收敛速度;再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;在算法迭代过程中,对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整,以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明,本文提出的算法具有较强的全局搜索能力,较快的收敛速度和较高的计算精度。     

无人机三维实时航迹规划

无人机航迹规划是无人机任务规划中最重要也是最复杂的环节,针对基本粒子群航迹规划算法后期容易陷入局部最优解、算法容易“早熟”、规划出的航迹精度不高等问题,提出了一种以并行方式进行的双种群粒子群航迹规划算法;双种群粒子群算法由两个向相反方向搜索的种群构成,这两个种群协同优化,扩展了搜索范围,克服了基本粒子群算法后期容易陷入局部最优解的问题,提高了航迹的精度;如果无人机在飞行过程中检测到突发威胁,则寻找邻近航迹点作为实时重规划点,规划其到目标点的航迹;通过仿真验证了算法的有效性,并满足了实时性的要求。     

基于自适应飞蛾扑火优化算法的三维路径规划

三维路径规划问题是在干扰环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统群智能算法在求解该问题时存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种自适应飞蛾扑火优化算法对该问题进行优化求解。改进算法通过引入飞行方向动态调整策略和位置交叉策略,在动态调整飞蛾飞行方向的同时不断产生新个体,有效避免了算法陷入局部最优;通过自适应调整火焰的数量,在算法全局探索阶段增强了种群多样性,避免了早熟收敛。将自适应飞蛾扑火优化算法与其他群智能算法用于三维路径规划问题求解,实验结果表明,改进的自适应飞蛾扑火优化算法在所有算法中代价值最小,收敛速度最快,说明该算法在三维路径规划问题中具有更好的求解能力。     

瞬态搜索金枪鱼优化城市物流无人机路径规划

针对复杂城市物流无人机路径规划易收敛于局部最优的不足,提出一种自适应瞬态搜索金枪鱼优化算法的无人机路径规划方法。设计Kent混沌初始化丰富初始种群多样性,提出自适应瞬态搜索平衡全局搜索与局部开发,利用透镜成像对立学习和柯西变异混合扰动防止算法陷入局部最优。利用改进金枪鱼优化算法求解城市物流无人机路径规划问题,结合城市飞行环境三维建模,设计评估路径规划的多目标代价函数,并对物流无人机路径规划方案迭代求解。实验结果表明,改进算法能够得到安全避障且代价更小的路径。     

改进鲸鱼算法及其在路径规划的应用

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛速度慢、收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出了采用非线性收敛因子、协同a的惯性权重、时变独立搜索概率和免疫记忆改进的鲸鱼优化算法(IWTWOA);应用非线性收敛因子、协同a的惯性权重和时变独立搜索概率改进WOA迭代模型,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优的问题;引入免疫算法的免疫记忆机制,提高了算法收敛速度;选取了15个基准测试函数进行性能测试,结果表明IWTWOA算法在稳定性、计算精度和收敛速度上均有所提高;最终将其应用在路径规划问题中,获得了较好的结果.     

基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法

针对模糊C均值（FCM）聚类算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优问题,提出了一种基于Levy飞行的萤火虫模糊聚类算法（LFAFCM）。该算法改变萤火虫算法的随机移动策略,以平衡算法局部搜索和全局搜索能力;萤火虫位置更新过程中引入Levy飞行机制,以提高全局寻优能力;根据迭代次数和萤火虫位置动态调整每个萤火虫的尺度系数,以限制Levy飞行可搜索范围,并加快算法收敛速度。利用5个UCI数据集对算法进行实验验证,实验结果表明,该算法有效避免了陷入局部最优并具有较快的收敛速度。     

正余混沌双弦鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化（WOA）算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种正余混沌双弦鲸鱼优化（CSCWOA）算法。为鲸鱼的觅食加入信息交流强化机制,并在捕食引入正余混沌双弦机制,通过正弦全局搜索减少寻优盲点,余弦局部开发加快收敛速度,以及混沌算子增强跳出局部最优的能力,个体信息在种群中双弦混沌交叉快速传播。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。     

面向城市巡防的多无人机协同航迹规划

无人机（UAV）因其低成本、高动态性与低部署性等优点被逐渐应用于城市巡防中。为提高异构无人机航迹规划的效率,首先建立了考虑无人机的任务执行率、航迹代价和撞击代价的多无人机任务规划模型。其次针对传统优化算法容易陷入局部最优解,均匀性差等问题,将差分策略和Levy飞行策略引入乌鸦搜索算法中对算法进行改进,提出基于Levy飞行策略的混合差分乌鸦搜索算法（LDCSA）,将剪枝处理和Logistic混沌映射机制加入快速遍历随机树（rapidly-exploring random trees,RRT）算法中,并通过改进的RRT算法进行航迹初始化。最后建立了3维的城市模型进行仿真实验,将所提算法与粒子群（PSO）、模拟退火（SA）、乌鸦搜索（CSA）算法对比,仿真结果表明该算法能提高全局收敛性与鲁棒性、缩短收敛时间、提高无人机执行覆盖率和减少能耗,在解决多无人机航迹规划问题中更具有优势。