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题名基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划
被引量：1
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作者
王兴旺
张清杨
姜守勇
董永权
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机构
江苏师范大学计算机科学与技术学院
中南大学自动化学院
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第5期1401-1408,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62006103,62376288)
徐州基础研究青年科技人才资助项目(KC23025)
+2 种基金
江苏师范大学2024年研究生科研与实践创新计划资助项目(2024XKT2642)
英国皇家学会国际交流计划资助项目(IEC\NSFC\211404)
国家留学基金委资助项目(202310090064)。
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文摘
针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标,建立山体动态环境模型;其次,提出一种自适应攻击策略,加快算法前期收敛速度,平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力,设计线性锁优策略,获取优质个体,加速种群收敛;最后,通过设计可变缩放因子改进差分进化策略,并将其融入黑翅鸢算法中,以提高算法避免陷入局部最优的能力,同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提算法的性能,与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示,与标准黑翅鸢算法相比,所提算法的收敛精度提高了6.25%,标准差减少了54.6%。实验结果表明,所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势,能够有效处理动态无人机路径规划问题,提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。
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关键词
黑翅鸢优化算法
自适应攻击策略
线性锁优策略
差分进化
动态响应机制
动态无人机路径规划
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Keywords
black-winged kite optimization algorithm
adaptive attack strategy
linear lock optimization strategy
differential evolution
dynamic response mechanism
dynamic UAV path planning
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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