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研究无人机航路规划问题,采用基本蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长导致人机作航路规划效率低的难题.为了提高无人机航路规划效率,提高速度和系统品质特性,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机航路规划方法.算法前期采用了保留最优解和自适应航路点选择策略对路径进行优化,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率.采用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行仿真,仿真结果表明,改进方法避免了陷入局部最优,并缩短了搜索时间,航路规划效率明显提高,证明是一种有效的无人机航路优化方法,可为实际应用提供参考. 相似文献
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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. 相似文献
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针对无人机在二维平面自动飞行中转弯角度过大、路径规划困难的问题,研究了蚁群算法在复杂环境下航路规划中的应用,利用链接图简洁的特点建立空间模型,对无人机的飞行环境和航迹代价进行了描述,并结合三次样条插值函数与蚁群算法,提出了改进蚁群算法,对无人机飞行路径进行优化,并给出算法软件流程。利用MATLAB进行了仿真实验,得出了最优的航路,算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对轨迹中不可飞的尖角进行了平滑处理,使得航路为曲线轨迹,满足无人机工作的性能要求,减少无人机在飞行中的代价损耗,验证了该优化算法在无人机航路规划中的可行性。 相似文献
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路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性. 相似文献
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航路规划是无人机(UAV)作战任务规划系统的关键组成部分,目标是在适当的时间内为UAV计算出最优或次最优的飞行航路.人工蜂群(ABC)算法是一种最新发展的模拟昆虫王国中蜜蜂群体寻找优良蜜源的群体智能优化算法.采用人工蜂群算法完成无人机的平滑航路规划,首先阐述了人工蜂群算法的基本原理,然后将无人机航路规划问题通过建模转换成为一个多维函数优化问题,利用人工蜂群算法的优势,找到多维函数的最优解,最后对优化后的航路进行了平滑,使UAV对规划后的航路可飞.仿真实验结果表明,此方法可有效规划出航路,且所规划的航路可飞. 相似文献
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基于粒子群算法的无人机航路规划与建模仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
研究无人机航路规划问题,解决基本粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢长导致人机作航路规划效率低的难题.为了提高无人机航路规划效率,提出了一种基于改进粒子群算法的无人机航路规划方法.在无人机航路规划建模过程中,如果粒子失活,该算法对其进行相应的变异与微调,重新激活粒子,保证了粒子群体在进化过程中具有较强的活力,能够快速逃逸出局部极值点,这样就以较快收敛速度找到最优航路.最后用改进的粒子群算法对无人机任务航路进行了仿真,仿真结果表明,相对于基本粒子群算法,该方法避免了陷入局部最优,并缩短了搜索时间,航路规划效率明显提高.该算法是一种有效的无人机航路优化算法. 相似文献
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连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法.根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解.一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性 相似文献