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摘要
针对蚁群算法在无人机三维路径规划问题中存在收敛慢和容易陷入局部最优的问题，提出了一种融合改进人工势场的蚁群算法，构造重力势能场，将改进人工势场的合力作为系数对预搜索可行区域内的信息素进行初始化，提出一种随机性信息素挥发因子更新机制，改进蚁群算法的启发函数和信息素更新规则，引入重力势能来模拟无人机高空飞行，并将其应用于信息素的更新。最后设置两组对比实验将四种算法进行对比。对比结果表明，改进后的算法有效的解决了蚁群算法存在的问题，提高了算法搜索路径的效率和能力，最终能在不同的环境下最快的收敛到最优值，证明了该算法的适应性和有效性。
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