全粒子推动野马优化算法的无人机三维路径规划

作者：李高扬; 黎向锋^*; 赵康; 金玉超; 易志东; 左敦稳

来源：系统仿真学报, 2023, 1-13.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.22-1252

• 野马算法
• 自适应邻域搜索
• 高斯随机游走
• Tent映射
• 无人机路径规划
• 全粒子推动

针对无人机路径规划求解计算量大、难收敛等问题，提出了一种基于全粒子推动野马算法的路径规划方法。首先，建立三维环境模型与路径代价模型，将路径规划问题转化为多维函数优化问题；其次，采用一种自适应邻域搜索策略，改善算法的开发能力；然后，利用高斯随机游走策略对个体的历史最优位置进行回溯搜索，改善算法的探索能力；考虑到自适应策略对初始种群多样性敏感的问题，结合Tent 混沌映射初始化种群，提高算法的鲁棒性以及全局寻优能力；最后，将提出的改进算法在13个经典测试函数中进行性能验证，并移植于无人机三维路径规划问题中。在30峰、40峰、50峰的环境模型下进行测试，与遗传算法、粒子群算法、SRM-PSO算法（Self-Regulating and Self-Perception Particle Swarm Optimization with Mutation Mechanism）以及野马算法对比，全粒子推动野马算法皆取得最短平均路径，且在所有测试中都找到满足约束、无碰的路径。仿真结果证明，在复杂环境下全粒子推动野马算法具有优秀的全局寻优能力以及较好的鲁棒性。

• 单位
  南京航空航天大学