基于改进蚁群算法的水下无人机路径规划研究

为实现水下无人机在水域中自主作业的功能,对其设计一套合理的路径规划方案是非常有必要的。蚁群算法针对水下无人机路径规划方面有着非常好的效果,拥有不错的鲁棒性,但是传统的蚁群算法在解决路径规划问题时很容易出现局部最优解的问题。以传统蚁群遗传算法理论为根据,对其进行添加目标引导素、构建精英蚂蚁体系、更新信息素浓度这三方面的改进,使用栅格法构建水下环境分析模型,并以最短的路径为目的,规划一条从初始状态到目标状态的无碰安全途径,运用仿真的办法展开验证。结果显示：相较于传统算法,改进后的算法在求解速度和全局求解能力上有较大的优势。     

基于改进多目标蚁群算法的无人机路径规划

针对无人机SEAD任务的路径规划问题,利用VORONOI图构建初始路径,分析了路径代价计算方法,并使用改进的多目标蚁群算法对路径进行优化选择。针对该特殊应用场景,引入了各路径段与起始点—目标点连线的夹角信息作为新的启发信息,加快了算法的搜索速度,同时改进启发信息的计算公式,适当缩小各可选路径段启发信息量的差异,加强了蚁群算法的全局搜索能力。仿真结果显示,与基本多目标蚁群算法相比,改进后的算法有效提高了路径搜索的效率和质量。     

基于改进双层蚁群进化算法的无人机路径规划

针对蚁群算法在无人机路径规划中存在的算法初期盲目搜索、收敛速度慢、转弯次数过多等问题,提出一种改进的双层蚁群进化算法,将蚂蚁分成引导层和优化层。算法初期搜索阶段使用A^*算法得到次优路径,以该路径非均匀化分配信息素。接着,设计了一个双层搜索的模式,分别设计了双层蚂蚁的启发式函数,基础层寻路,寻优层用于进一步寻找优化路径;信息素更新的过程中引入了进化算法的思想,提高了蚂蚁种群的多样性。信息素更新方式加入了信息素增强削弱因子,从而增强了算法的正反馈机制。最后对规划出的初始路径进行优化,双向删除冗余节点。实验结果表明,相比于传统蚁群算法,所提算法在迭代次数、优化路径长度和转弯次数方面有明显改善。     

蚁群算法在最优路径规划中的应用

最优路径规划是道路交通导航系统中很重要的一个功能。将路径规划问题转化为以加权路径网的以路径长度与通行时间的线性组合为目标函数的优化问题,并提出一种改进的蚁群算法应用于该问题,使规划的路径更加符合各种要求。仿真结果表明,该算法能在较短时间内根据不同需求规划出较优的路径,是行之有效的方法。     

基于改进遗传蚁群算法的无人机航路规划

研究无人机航路,要在有限的时间内规划出最优路径.因此航路规划问题本质是多约束条件下函数求极值的优化问题,为了避免局部最优、减少计算时间是目前航路规划的关键技术.针对常用的规划算法存在收敛速度慢且易陷入局部最优这-问题,提出了一种改进的遗传蚁群算法.遗传算法阶段给出了一种小变异和引入新种群算子,维持了较优种群的多样性,蚁...     

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...     

基于改进蚁群算法的出租车路径规划算法

交通资源规划是一种比较典型的组合优化问题,新型的仿生算法--蚁群算法,由于具有正反馈性、鲁棒性、并行计算、协同性等特点,非常适合于解决交通资源规划问题.针对出租车路径规划问题的特点以及蚁群算法在这方面应用的一些不足,提出了一种改进的蚁群算法.根据同一蚁群的信息素相互激励,不同蚁群之间信息素相互抑制的原理,该算法实现了出租车资源的合理分布.     

精英扩散蚁群优化算法求解运输无人机三维路径规划

针对受灾山区运输物资的三维无人机路径规划问题,提出了一种精英扩散蚁群优化算法EDACO,首先通过极值限定策略限定了信息素浓度的范围,防止算法前期陷入局部最优;然后采用精英策略改进信息素浓度更新公式,加强优质个体对种群的影响力;再引入信息素扩散策略,加强距离较近个体间的交流协作,以防止蚂蚁个体间联系不紧密造成的算法停滞。最后,将精英扩散蚁群优化算法、传统蚁群算法、遗传算法和萤火虫算法运用于4个山区受灾无人机运输实例中,结果表明了EDACO的优越性和有效性,且该算法对无人机三维路径规划问题有着良好的适应性。     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。     

机器人路径规划问题的蚁群优化算法

研究了机器人在静态障碍物环境下的路径规则问题,根据问题模型的特性设计了一种蚁群优化求解算法。该算法利用前一轮选择的路径对可行解的信息素进行相应的调整,再按转移概率选择路径,经过多次迭代搜索得出最短路径．已达到对机器人的路径优化。     

基于TSACO及动态避障策略的无人机路径规划

为了提高无人机路径规划中的避障效率,首先针对全局规划,提出一种改进蚁群算法TSACO(turning-sensitive ant colony optimization).该算法利用A*算法进行非均匀分配初始信息素,通过在概率函数中引入转向启发函数,以及采用精英蚂蚁系统等方法,来提高算法的收敛速度,减少路径的转角次数.其次,针对局部规划提出一种改进速度障碍算法,加入了无人机动力学方程,考虑障碍物自适应碰撞半径和紧急碰撞锥,以及最优速度选择法等,来改善无人机局部避障的实时性与安全性.仿真实验表明,该算法相较于其他算法,在路径长度、转向次数及动态避障等方面,均具有更好的有效性.     

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.     

帝国竞争算法在无人机三维航线规划中的应用研究

针对实际飞行环境中无人机的三维航线规划问题,提出了一种创新启发式优化算法——牛顿帝国主义竞争算法(NICA,Newtonian imperialist competitive algorithm).该算法能够根据无人机的飞行轨迹,从起始位置到任务目标位置生成平滑的航线路径,约束航线规划,使得目标完成任务的时间最小化.该算法也能为无人机在真实地形上的航线提供最佳轨迹路径.最后通过与ICA、GA和PSO算法进行比较,验证了改进算法的有效性.结果表明:改进帝国算法提高了全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精度上优于其他3种算法,适合用来解决无人机的三维航线规划问题.     

双架次无人机(UAV)协同侦察的航路轨迹研究

本文介绍了交叉熵算法的基本原理、具体的建模方法、交叉熵算法的实时性和鲁棒性的特点,在实际应用中显示了良好的效果。鉴于军事侦察时间的紧迫性和空间的全面性的特点,依据无人机的具体应用技术特点,本文利用交叉熵算法对双架次的无人机的侦察路径进行规划,为路径规划提供了一种新的解决方法,并保证了侦察任务的路径规划在
在时间和效能上达到最优。     

人工蜂群算法的无人机航路规划与平滑

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.     

无人机三维路径规划及避障方法

针对无人机(UAV)在三维环境中如何由起始点到目标点合理地规划路径避开障碍物,提出了一种基于改进粒子群算法与滚动策略相结合的UAV路径规划与避障方法.该方法首先以UAV为中心,通过传感器建立UAV的可视区域模型;其次结合滚动策略滚动探知UAV周围环境信息;最后,利用改进的粒子群算法进行路径搜索,并加入综合转角控制提高路径的平滑性.在传统粒子群算法中加入信息素与启发函数,增强算法的全局搜索能力,并对参数进行特定设计提高算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可以实现实时避障,所规划的路径相对平滑,且改进算法比传统算法具有较高的收敛性.     

复杂环境下基于蚁群优化算法的机器人路径规划

针对复杂环境下机器人的路径规划问题,将蚁群优化算法引入这一新的应用领域,设计了相应的算法,解决了以前尚未涉足的带约束条件的连续函数优化问题．仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性．     

A*初始化的变异灰狼优化的无人机路径规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)路径规划问题是无人机任务规划系统的重要组成部分,需要在一个存在威胁区的搜索空间中获得最优路径.为解决灰狼优化算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于A*初始化的变异灰狼优化算法.该算法首先将模型离散化,进而使用A*算法进行头狼的初始化,使...     

一种面向突发威胁的多因素Dubins航迹规划算法

针对传统无人机航迹规划算法应用在突发威胁场景下存在搜索点冗余、路径规划实时性较差等问题,提出了一种基于多因素Dubins路径的无人机动态航迹规划算法。该算法首先根据无人机自身性能约束及突发威胁区域的位置,并且考虑无人机的起始和最终位置,利用传统的Dubins路径找到有效的路径扩展点。然后结合启发式搜索思想建立基于路径长度和威胁的路径扩展点评估函数。最后通过路径评估函数计算,比较路径点的代价值,选取每一步的路径扩展点,规划出较优路径。仿真结果表明,在突发威胁场景下利用该算法进行航迹规划时路径长度较短、路径扩展点较少,并且符合无人机实际飞行过程中航向角变化,可有效保障无人机的安全性和航迹规划的实时性。     

基于二值化3D-SINR地图的蜂窝连接无人机路径规划

随着个性化无线通信的增长,蜂窝连接无人机逐渐成为快速构建无线通信网络的重要手段.由于城区复杂环境对无线通信的影响,无人机如何获得最佳的飞行路径面临着巨大的挑战.现有方法在评估无人机路径的通信性能时通常依赖于飞行高度固定的二维视距(LOS)概率模型.考虑无人机可以通过调节飞行高度以改善通信质量,提出三维视距概率模型,从而构建信号干扰噪声比(SINR)的三维地图,并基于通信质量阈值判别,获得二值化3D-SINR地图.然后,基于该地图,以无线通信连接中断率、连接中断持续时间、服务基站切换次数为通信质量评估指标,建立无人机三维路径规划模型.最后,采用改进的启发式方法求解无人机飞行路径.仿真实验展示了城区通信场景下生成三维SINR地图的良好效果.基于该地图求得的无人机飞行路径与现有方法相比,拥有更好的通信连接质量和更小的路径长度.