针对已知源-目标的最短最优航路规划问题,首先对无人机航路规划相关约束及算法仿真环境进行了综合分析,构建了航路规划算法仿真环境,明确了无人机的性能约束,进而提出了一种可以融合多种约束条件的航路评价函数;然后,针对遗传算法存在的早熟收敛以及后期搜索迟钝等问题,考虑其问题之间存在的耦合关系,提出了适应度值标定、种群多样化和精英保留策略的融合改进方案。实验结果表明改进的遗传算法会节省约11.8%的燃油损,同时无人机机动转弯相对更少,提高了无人机飞行的安全性和高效性。
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