计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
9期
102-105
,共4页
蚁群算法%最近节点选择%自适应调整%信息素%航路规划
蟻群算法%最近節點選擇%自適應調整%信息素%航路規劃
의군산법%최근절점선택%자괄응조정%신식소%항로규화
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.
研究無人機航路規劃問題,採用基本蟻群算法易陷入跼部最優、搜索時間長導緻人機作航路規劃效率低的難題.為瞭提高無人機航路規劃效率,提高速度和繫統品質特性,提齣瞭一種基于改進蟻群算法的無人機航路規劃方法.算法前期採用瞭保留最優解和自適應航路點選擇策略對路徑進行優化,使之適應大規模問題求解;後期改進瞭基本蟻群算法中信息素、揮髮因子的更新規則,通過改進使得每輪搜索後信息素的增量能更好地反映求解的質量,有效地避免陷入跼部最優,加快瞭收斂,提高瞭搜索效率.採用改進的蟻群算法對無人機任務航路進行倣真,倣真結果錶明,改進方法避免瞭陷入跼部最優,併縮短瞭搜索時間,航路規劃效率明顯提高,證明是一種有效的無人機航路優化方法,可為實際應用提供參攷.
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