基于蚁群算法的最小代价航迹规划仿真

在大比例尺地图的路径规划中,由于飞行器全局航迹规划需要计算机存储的栅格点数量巨大,存在维数爆炸问题,使得航迹解算计算量激增,因此提出1种改进的蚁群算法,将栅格由大及小进行划分,利用大栅格为飞行器选择相对平滑和离散度低的飞行地形,利用小栅格为飞行器提供相对精确的全局飞行航迹,将栅格带所有栅格的代价之和作为航迹代价,从而选出1条航迹代价最小的路径．该算法将蚁群算法的信息素更新机制更加合理地应用到航迹规划中．仿真结果表明,该方法能解决航迹维数解算问题,可以将一系列栅格点组成的路径点集合为最优解,为飞行器提供最优航迹规划路径．     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究

蚁群算法求解无人机航迹规划问题具有较大优势,针对传统蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,论文从非均匀初始化信息素,增加目标点距离和相邻航迹转角的启发信息,在概率选择状态转移策略的基础上融入确定性选择策略以及引入动态调整信息素总量的自适应信息素更新机制等四个方面改进传统蚁群算法。通过仿真实验,验证改进算法可兼顾全局搜索能力和较快的收敛速度,提高了无人机的航迹规划性能。     

基于自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划

基本蚁群算法在航迹规划的应用中缺乏足够的鲁棒性,存在收敛性能较差的问题,针对基本蚁群算法容易出现局部停滞的现象,提出了一种自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划方法,建立了救援距离最短和救援效率最高的数学模型.为了保持搜索的平衡性和收敛性,自适应蚁群算法从信息素挥发系数和信息索强度两个方面动态地调整信息素,并根据救援目标的紧急程度对信息素参数化.仿真结果表明,改进的蚁群算法避免了出现局部最优,有效地提高了搜索收敛速度.     

基于改进蚁群算法的直升机航迹规划仿真

提出了基于改进蚁群算法的直升机航迹规划仿真过程,直升机在执行任务的过程中,有效地利用地形以躲避雷达扫描是直升机提高其生存能力的关键手段。利用真实地形的DEM数字高程建立真实地形;根据目标与雷达的交会几何关系,推算出雷达在真实地形中扫描的盲区;并针对传统的蚁群算法缺点,提出一种改进的蚁群算法仿真飞机飞行通过雷达区域,为其选择一条安全的飞行路线,使直升机从起始点到目的点的路径最优,从而达到提高战斗效率的目的。     

无人机三维航迹规划算法研究

在模拟仿真出无人机三维飞行环境的基础上,根据航迹规划的要求,建立对应数学模型,并采用蚁群算法进行优化仿真.针对基本蚁群算法存在的搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,将蚂蚁当前位置与目标位置的距离信息反馈到系统中作为航迹规划的控制信息,同时对航迹节点的选择方法进行改进,以提高算法的效率.仿真实例结果表明,该算法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹.     

基于改进蚁群算法的三维航迹规划

针对蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV）三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中的可行性和有效性。     

一种基于航迹片段的多蚁群协同规划算法

在协同航迹规划过程中,针对传统蚁群算法存在的收敛速度慢、航迹易冲突等问题,结合由航迹片段构成的网络图特点,提出一种基于多蚁群的飞行器协同航迹规划算法。将蚁群算法中的人工蚁群划分为与飞行器数量相对应的蚂蚁子群,通过引入异质信息素实现子群之间的竞争,采取基准长度协同进化的方法引导子群规划出满足时间协同要求的航迹,利用迷失蚂蚁信息素更新策略加快算法收敛速度。实验结果表明,针对不同规划任务,在多种复杂规划环境中,该算法都能生成满足时间和空间约束的协同飞行航迹。与传统蚁群算法相比,该算法能够将规划速度提高2倍~3倍,所规划出的航迹具有更好的时空协同性能。     

基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的UAV航迹规划

以UAV航迹规划为应用背景,提出了一种基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的航迹规划方法;为了提高航迹规划问题最优解的质量及全局求解能力,克服传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种动态自适应蚁群算法;采用动态自适应航迹点选择策略并将信息素更新规则和挥发系数进行动态自适应调整变化来对蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率;根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的动态自适应蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹;考虑到UAV的物理约束限制,对生成的可行航迹进行平滑优化;仿真结果表明,该方法能够为UAV规划出一条满足要求的可飞航迹,验证了所提方法在解决航迹规划问题时是可行、有效的;     

遗传蚁群融合算法求解航迹规划问题对比研究

蚁群算法和遗传算法的融合是目前的研究热点之一,因此研究不同的遗传蚁群融合算法对算法的选择及其改进具有积极的意义.研究了遗传算法的编码方式、交叉方式及变异操作和蚁群算法的原理,且着重研究了遗传蚁群混合算法、蚁群遗传混合算法、同遗传算法整合的蚁群算法等三种融合算法,并应用这三种算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对所得的最优解从精度和快速性对其进行了分析和比较,可以得出遗传蚁群算法快速性最好但精度稍差,同遗传算法整合的蚁群算法精度最好但比较费时,蚁群遗传算法的精度和快速性介于前两种算法之间.     

基于混合多种群自适应蚁群算法的无人机航路规划

针对基本蚁群算法在航路规划中易于过早陷入局部最优解,对蚁群算法进行了改进;提出了具有多种群的蚁群算法,并将导引因子引入到状态转移策略中,减少蚂蚁局部搜索的盲目性,确保蚂蚁最终完成航路搜索;当算法陷入局部收敛时,通过交换各种群的信息素,并对每个种群的挥发系数进行自适应调整,从而扩大了搜索空间,提高了搜索全局性;最后在代价函数简化后的栅格图中对改进算法进行了仿真;仿真结果表明,该方法可以有效防止算法陷入局部最优,是一种有效的航路规划方法.     

基于改进蚁群算法的无人机路径规划

为了提高蚁群算法对于无人机的路径规划,提出了一种改进的蚁群算法,利用栅格地图法,改变蚁群算法的转移概率,加入死区判断,可以有效的减少"无效蚂蚁".并对更新信息素进行改进,增强每一代蚂蚁的最优路径的信息素,其他保持不变.同时舍去每一代蚂蚁的最长路径,用历史最短路径代替.此外,为避免在蚁群算法中陷于局部最优,再通过蚂蚁行走...     

基于MapReduce与蚁群优化的航路规划算法

航路规划是提高无人机生存能力的有效途径,可使其安全、快速到达目的地。为在云计算环境中分布式并行地求解航路规划问题,应用云计算技术提出基于MapReduce和多目标蚁群算法的航路规划算法( RPMA)。设计多目标蚁群算法,并采用多种优化策略对传统算法进行改进。 RPMA能预先规划出多条航迹,可根据不同的飞行任务选择不同的航路,并在飞行过程中根据不同需要临时确定合适的飞行航路。仿真实验结果表明, RPMA求解航路问题是可行、有效的,具有较好的收敛性和扩展性,以及对大规模数据的处理能力。     

基于改进蚁群算法的无人机动态航路规划

研究无人机航路规划,针对基本蚁群算法易于陷入局部最优、规划航路耗时长的问题,对基本蚁群算法进行了改进;引入航路点的动态自适应选择策略和信息素挥发因子动态自适应调整准则,有效克服了基本蚁群算法的不足,并对规划出的航路进行了平滑处理,使其更加满足无人机实际飞行需求;通过仿真分别规划出无人机在静态威胁和动态威胁中的航迹,仿真结果表明,与基本蚁群算法和遗传算法相比,改进的蚁群算法在两种飞行环境中均能规划出较优的航路。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径规划算法

针对物流配送的最优路径规划问题,论文在分析蚁群算法原理的基础上,运用MAKLINK图论建立物流配送路径模型,选取Dijkstra算法作为初始规划算法来确定蚁群算法的寻优目标函数,并对蚁群算法的信息素更新和节点选择进行了改进.在确定初始参数后,通过改进的蚁群算法规划出从起始点到结束点的最优路径.利用Matlab作为软件工...     

基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划

随着物流业的大力发展,通过发展智慧仓储物流,可以极大降低物流成本,加快产业的发展.本文提出了一种在智慧仓储中的AGV车辆系统避碰路径规划,首先利用带时间窗的栅格方法模拟了AGV的制造车间工作环境,提出一种改进蚁群算法,通过改进概率转换公式和信息素更新规则,最后仿真结果验证了该算法可以解决多个AGV的避障路径规划问题,进而实现智慧仓储物流.     

基于改进蚁群算法的多无人机航路规划研究

无人机的航路规划研究是无人机任务控制系统的关键技术,在用Voronoi图法对威胁环境建模的摹础上,提出了基于Voronoi图的多行为蚁群算法,增强了蚂蚁之间的协同性,有效解决了可行解的收敛性与多样性之间的矛盾,并对求解过程加入了方向性引导,提高了算法的求解效率.在多机协同方面,利用上述算法分同起止点与不同起止点两种情况对多机协同航路规划进行了仿真,针对得到的多条初始航路,利用协同时间指标对多初始航路进行选择.最后用三次样条方法对协同最优航路进行了平滑处理.     

基于蚁群遗传算法的三维飞行器航路规划

关于飞行器航路优化设计问题,航路规划是任务规划系统的一部分,是飞行器自主控制的关键技术.为了能够快速的寻找到最优航路且得到的航路有更少的制动点,在航路问题描述的基础之上,把蚁群算法和遗传算法相结合,提出了一种蚁群遗传算法的三维航路规划方法.设计了具有方差因子的航路评价函数,给出了一种关于面的规划空间的构造方法,并在规划空间中,进行蚁群遗传算法的种群初始化,所采用的遗传算子,给出了算法的流程.仿真结果证明了算法的正确性和有效性.