基于改进收敛因子的CGWO无人机路径规划

作者：李艺娟; 李智^*

来源：科技创新与应用, 2023, 13(13): 75-78.

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.13.018

• UAVs
• CGWO
• GWO
• TSP
• 路径规划

在无人机（UAVs,Unmanned Aerial Vehicles）集群应用场景中，无人机集群间面临簇间通信受阻的情况。常规的解决方案是利用无人机收集簇群数据，并将问题转化为TSP(Traveling Salesman Problem)问题。该文研究无人机数据采集过程中的路径规划问题。在灰狼算法（GWO）的基础上提出改进收敛因子的CGWO算法，通过改进收敛因子提高算法的全局搜索能力，使之能适用于无人机数据采集过程中的路径规划问题。通过MATLAB仿真实验表明，CGWO算法相比于GWO算法具有更好的搜索性能。在进行30个采集节点的实验中，CGWO算法相比于现有的改进GWO算法将最短距离缩短27.24%。

• 单位
  四川大学