摘要: 为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在的突发威胁,分别给出了航迹平滑方法和在线航迹再规划方法.仿真结果表明: 所提方法能够有效地增强蚁群优化算法的航迹规划能力,提高收敛的速度和精度,得到最优的飞行航迹.
中图分类号:
李猛 王道波 盛守照. 采用多重启发蚁群优化算法的无人机航迹规划[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2011, 39(10): 37-43.
Li Meng Wang Dao-bo Sheng Shou-zhao. UAV Route Planning Using Multi-Heuristic Ant Colony Optimization Algorithm[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2011, 39(10): 37-43.