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题名基于互利共生与变异的GOA及UAV路径规划应用
被引量：1
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作者
戴峦岳
梁宵月
王帅
王震坡
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机构
北京牡丹电子集团有限公司博士后科研工作站
北京理工大学电动车辆国家工程实验室
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第9期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金(U21A20170,52072040)。
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文摘
针对标准蝗虫优化算法(GOA)搜索精度低、容易得到局部最优解和稳定性差的不足,提出一种基于互利共生与混合变异策略的改进GOA。首先,引入一种针对收敛因子的非线性重构方法,均匀算法全局搜索与局部开发,设计一种基于高斯-柯西分布的个体混合变异机制,有效避免局部最优解;再引入一种互利共生策略,增强个体多样性,提升算法全局寻优能力;然后,建立了UAV路径规划的代价模型,并将路径规划转化为多维函数优化问题,利用改进GOA求解路径规划问题,以综合考虑威胁代价和能耗代价的目标函数评估个体位置的适应度,迭代求解最优路径,并引入B样条曲线对最终散点串连路径作平滑处理。实验结果表明,改进算法具有更高的搜索精度,求解路径可以成功规避所有威胁区域,对车联网(IOV)中的路径规划问题具有较好的参考意义。
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关键词
航迹规划
无人机
蝗虫优化算法
航迹代价
互利共生
混合变异
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Keywords
path planning
UAV
Grasshopper Optimization Algorithm(GOA)
path cost
mutualism
hybrid mutation
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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