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题名基于改进沙猫群优化算法的无人机路径规划
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作者
邱少明
张博
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第3期173-181,共9页
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基金
中央军委装备发展部领域基金项目(6140001030111)。
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文摘
为了提高无人机在复杂战场环境中路径规划的能力,基于沙猫群优化算法(SCSO),提出了一种新型路径规划算法。将Iterative混沌映射融入种群初始化,得到分布更加均匀的种群。在搜索阶段和开发阶段,分别利用了三角形游荡策略和Levy飞行机制,提升算法的搜索范围与精度。再将一种消除和更新机制融入算法的选择阶段,提出了新型路径规划算法(MSCSO)。选择5种对比算法,使用了CEC2022测试函数、Wilcoxon秩和检测对算法性能进行测试。模拟了三维复杂环境,比较了路径规划能力。在真实环境的仿真中,验证了路径规划能力。实验结果表明,MSCSO具有更优秀的路径规划能力。
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关键词
无人机
路径规划
沙猫群优化算法
三角形游荡策略
Levy飞行机制
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Keywords
UAV
path planning
sand cat swarm optimization algorithm
triangle wandering strategy
levy flight strategy
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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