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题名基于多策略改进蜣螂算法的三维无人机路径规划
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作者
王紫益
王雷
徐浩然
张桐彬
夏强强
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机构
安徽工程大学机械与汽车工程学院
长三角哈特机器人产业技术研究院
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出处
《南京航空航天大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期475-486,共12页
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基金
安徽省高校优秀拔尖人才培育项目(gxbjZD2022023)
安徽省机器视觉检测与感知重点实验室开放基金(KLMVI-2024-HIT-15)。
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文摘
针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算法首先采用空间金字塔匹配(Spatial pyramid matching,SPM)混沌映射与反向学习策略进行种群初始化,以提高初始种群的多样性和质量。其次,引入改进后的边界收敛因子,以实现算法全局探索与局部搜索能力的平衡。然后,融合海鸥优化算法的攻击机制,以提升收敛速度和求解精度。最后,采用t-distribution差分变异策略,以提高算法跳出局部最优解的能力。将改进的蜣螂算法与其他的启发式算法和相关的改进算法进行基准函数测试,MSIDBO算法相较于其他启发式算法和改进算法,在收敛速度与精度方面表现突出;此外,将改进的蜣螂算法应用于三维无人机路径规划仿真,实验仿真结果表明在不同的场景下MSIDBO算法生成的路径代价函数值更小,路径质量更高,平稳性更佳。
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关键词
蜣螂算法
空间金字塔匹配混沌映射
反向学习
海鸥优化算法
t-distribution差分变异
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Keywords
dung beetle algorithm
spatial pyramid matching(SPM)chaotic mapping
reverse learning
seagull optimization algorithm
t-distributed difference variation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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