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| 基于白适应蚁群算法的无人飞行器航迹规划 | |
| 引用本文： | 胡中华,赵敏,刘世豪,章婷.基于白适应蚁群算法的无人飞行器航迹规划[J].计算机集成制造系统,2012,18(3). |
| 作者姓名： | 胡中华 赵敏 刘世豪 章婷 |
| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016／中国电子科技集团第38研究所,安徽合肥230031 2. 南京航空航天大学自动化学院,江苏南京,210016 3. 南京航空航天大学CIMS工程技术研究中心,江苏南京,210016 |
| 基金项目： | 航空科学基金资助项目，国家自然科学基金资助项目，南京航空航天大字基卒科计业务赞专项资助项目 |
| 摘 要： | 为求解无人飞行器航迹规划问题，提出自适应蚁群算法，区别于标准蚁群算法的全部搜索模式，该算法采用局部搜索模式。首先根据起始节点与目标节点的相对位置关系选择相应的搜索模式，然后计算各个待选节点的转移概率，最后按照轮盘赌规则选择下一个节点。仿真结果表明，自适应蚁群算法具有搜寻节点数少、速度快等优点，在降低了航迹代价的同时，减小了计算时间。此外，自适应蚁群算法可以避免奇异航迹段的出现，从而保证所获的航迹实际可飞，表明所提算法整体性能明显较标准蚁群算法优异。 |
| 关 键 词： | 无人飞行器 航迹规划 蚁群优化算法 自适应搜索 航迹代价 |
Unmanned aerial vehicle flight path planning based on adaptive ant colony optimization algorithm |
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| Abstract: | |
| Keywords: | unmanned aerial vehicle flight path planning ant colony optimization adaptive search flight path costs |
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