基于改进粒子群算法的三维路径规划研究

作者:杨教; 陆安江*; 彭熙舜; 刘红涛; 龙纪安; 黄骞瑶
来源:电子测量技术, 2023, 46(12): 92-97.
DOI:10.19651/j.cnki.emt.2210899

摘要

针对基本粒子群算法(PSO)收敛速度快、易早熟,容易陷入局部误区的问题,提出了粒子群-人工蜂群混合算法(PSO-ABC),并将提出的算法应用于无人机三维环境下的路径规划。该算法在改进粒子群算法的基础上,融合了人工蜂群算法来对无人机三维路径进行全局规划。首先引入非线型惯性权重和收缩因子,改进粒子的速度公式,然后利用人工蜂群算法的搜索算子对最优解再一次寻优,解决了粒子群算法因局部搜索能力较差陷入局部误区的问题。本文在三维环境下设置了两组实验,对比粒子群-人工蜂群混合算法与粒子群算法、人工蜂群算法的路径寻优性能。实验结果显示,本文提出的算法路径寻优能力有所提高,相比于粒子群算法,提高了6.1%,相比于人工蜂群算法提高了6.9%。

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