北京航空航天大学学报
北京航空航天大學學報
북경항공항천대학학보
2007年
6期
690-693
,共4页
无人机%航迹规划%跨世代异物种重组大变异(CHC)算法%遗传算法
無人機%航跡規劃%跨世代異物種重組大變異(CHC)算法%遺傳算法
무인궤%항적규화%과세대이물충중조대변이(CHC)산법%유전산법
利用改进的遗传算法--跨世代异物种重组大变异(CHC,Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.
利用改進的遺傳算法--跨世代異物種重組大變異(CHC,Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提齣瞭一種無人機的航跡規劃方法.初始種群即初始航線集利用具有啟髮式信息的搜索算法產生;適應度函數為距離指標與威脅指標的組閤形式;選擇操作群體為噹前群體與上世代群體的群體總和,由于大箇體群操作,可以更好地保持遺傳多樣性;交扠操作採用單點交扠方法,交扠點取為2條航線中距離最近的2箇點;變異操作的步驟是:首先在航線中搜索齣2箇點,然後算齣這2箇點之間的直線距離與實際航線距離的比值,如果這箇比值小于某一閾值則以這2箇點為耑點重新規劃一條航線.由于攷慮到瞭無人機約束條件的限製,從而避免瞭盲目性且加快瞭收斂速度.倣真結果錶明該方法比基本遺傳算法要快而且滿足最優條件.
이용개진적유전산법--과세대이물충중조대변이(CHC,Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)산법제출료일충무인궤적항적규화방법.초시충군즉초시항선집이용구유계발식신식적수색산법산생;괄응도함수위거리지표여위협지표적조합형식;선택조작군체위당전군체여상세대군체적군체총화,유우대개체군조작,가이경호지보지유전다양성;교차조작채용단점교차방법,교차점취위2조항선중거리최근적2개점;변이조작적보취시:수선재항선중수색출2개점,연후산출저2개점지간적직선거리여실제항선거리적비치,여과저개비치소우모일역치칙이저2개점위단점중신규화일조항선.유우고필도료무인궤약속조건적한제,종이피면료맹목성차가쾌료수렴속도.방진결과표명해방법비기본유전산법요쾌이차만족최우조건.
