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摘要
在无人机航迹规划效率优化问题的研究中,针对采用粒子群算法的无人机航迹规划后期,算法收敛速度减慢、航迹规划效率低的问题,提出了一种改进粒子群算法的无人机航迹规划方法。在航迹规划过程中,建立粒子浓度机制,对陷入局部最优的粒子群进行粒子浓度分析,结合粒子的适应度构造粒子平衡算子,对解空间中适应度大、浓度低的粒子进行相应的变异,促使局部最优解快速跳出局部极值,加快收敛速度,提高规划效率。通过仿真结果验证了改进粒子群算法在无人机三维航迹规划中的有效性。
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在无人机航迹规划效率优化问题的研究中,针对采用粒子群算法的无人机航迹规划后期,算法收敛速度减慢、航迹规划效率低的问题,提出了一种改进粒子群算法的无人机航迹规划方法。在航迹规划过程中,建立粒子浓度机制,对陷入局部最优的粒子群进行粒子浓度分析,结合粒子的适应度构造粒子平衡算子,对解空间中适应度大、浓度低的粒子进行相应的变异,促使局部最优解快速跳出局部极值,加快收敛速度,提高规划效率。通过仿真结果验证了改进粒子群算法在无人机三维航迹规划中的有效性。
