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题名基于无向随机探索蜣螂优化算法的无人机航迹规划
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作者
陈海洋
张江祺
温仕琪
吝红凯
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第8期25-31,共7页
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基金
国家自然科学基金(51905405)。
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文摘
针对战场环境下群智能算法在求解无人机航迹规划过程中存在路径搜索能力不足,易陷入局部最优等问题,提出了一种基于无向随机探索蜣螂优化(UR-DBO)算法的无人机低空突防的航迹规划方法。首先,建立相关的地形模型以及威胁源模型;其次,在蜣螂优化算法中引入Piecewise混沌映射初始化种群,增加算法的种群多样性;接着,提出无向随机探索机制,该机制旨在弥补蜣螂优化算法中滚球蜣螂探索不全面的缺陷,提高算法的全局寻优能力;然后,让偷窃蜣螂借鉴阿里巴巴四十大盗算法的多策略寻优机制,使其可以根据问题动态调整策略,有利于算法跳出局部最优;最后,选用6种测试函数与2种不同地形测试。实验结果表明,所提算法相较于对比算法有更好的收敛速度与寻优精度,且更适用于无人机三维路径规划。
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关键词
无人机
路径规划
突防
蜣螂优化算法
阿里巴巴四十大盗算法
无向随机探索机制
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Keywords
UAV
path planning
penetration
dung beetle optimitation algorithm
Ali Baba and the forty thieves algorithm
undirected randomi exploration mechanism
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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