采用多重启发蚁群优化算法的无人机航迹规划

为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在...     

基于粒子群算法的固定时间多约束无人机轨迹规划

针对粒子群算法在轨迹规划时,将无人机视为质点,未考虑无人机的飞行时间、角度等参数的不足,提出一种数值方法结合粒子群算法的轨迹规划求解方法。首先,考虑到对每个时刻控制变量进行优化会耗费大量的时间,将无人机的飞行时间离散为一定数量的切比雪夫配点,在这些离散的配点处优化控制变量以减小计算负担;其次,将角速度作为控制变量,运用曲线拟合求解出角速度与时间的函数,经过积分求出无人机的角度、位置与时间的函数;再次,将结果代入粒子群优化模型并结合无人机运动学模型进行优化求解,根据分配的时间计算出最终的角速度、角度以及位置坐标;最后,在复杂环境下进行无人机轨迹规划仿真,通过与已有方法的对比,验证所提求解方法的有效性和可行性。结果表明,所提出的轨迹求解方法可以求出包括位置在内的各个运动学参数,规划出光滑的轨迹并且成功避开前进过程中的障碍物。所提方法有效提升了轨迹规划的求解维度,对实现智能自主化飞行有一定的参考价值。     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

蚁群优化算法的无人机室内航迹规划

由于室内无人机导航较为复杂,针对现有的传统(基本)蚁群算法存在早期盲目搜索、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,探索一种高效、准确的航迹规划方法意义重大。为提高收敛速度使其避免陷入局部最优等算法缺陷,提出一种改进蚁群算法的室内无人机三维航迹规划方法,该方法设计初始信息素的调节因子,增强蚁群搜索的方向性;设计启发概率函数,改进状态转移规则,有效提高蚁群可见性精度;改进算法的信息素更新方式,增加信息素挥发率的动态调整策略,提高算法的收敛速度,扩大搜索空间,有效避免其陷入局部最优。通过仿真实验进行算法适应性验证,结果表明：改进蚁群算法有效提高全局搜索能力,减少收敛迭代次数,得到的最优路径长度比传统蚁群算法平均缩短38.6%,平均用时减少3.8%,显著提高蚁群优化算法的适应性,体现出在特定应用场景下的优越性。     

基于势场蚁群算法的机器人全局路径规划

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了算法的执行步骤.此外,分析了不同的信息素启发因子和信息素挥发系数对算法路径长度、迭代次数和收敛速度的影响.最后仿真验证了该算法优于基本蚁群算法,也得出了信息素启发因子参数选择的合理范围.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

多策略蚁群算法求解机器人路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.     

基于蚁群算法的三维空间机器人路径规划

将蚁群算法应用于三维空间机器人路径规划问题.首先将机器人所在位置(原点)与目的点之间的空间划分成立体网格,同时定义原点与目的点之间的有效路径.蚁群从原点出发,独立地选择有效路径,最终到达目的点,从而求出从原点到目的点之间的最优路径.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较快的速度.     

基于A*扩展自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、搜索效率低等问题,提出一种A~*扩展自适应蚁群算法.首先利用A~*算法在栅格环境下搜索初始路径,扩展初始路径构建优势区域,优化优势区域的初始信息素,避免蚁群算法在初期陷入盲目搜索;然后在转移概率中引入变向启发函数和参数自适应伪随机比例规则,提升算法搜索效率与收敛速度并淘汰劣质蚂蚁路径;最后采用B样条曲线对路径进行平滑.对比2种栅格环境下的仿真结果可知:所提出的算法能够有效地解决蚁群算法搜索效率低以及收敛速度过慢的问题,同时可以保证搜索路径的质量.     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

基于蚁群算法的军用飞行器航迹规划

为了提高军用飞行器的作战效能,在实施远程精确打击之前,必须利用地形和敌情等信息,规划出生存概率最大、作战效率最高的飞行器突防轨迹.针对这一问题,讨论了基于蚁群算法的航迹规划方法,并经过坐标变换将算法的候选解集合、航路选择规则以及信息素更新规则进行了改进,获得了一种更有效的航路规划方法,且取得了较好的计算机仿真结果.     

增强目标启发信息蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在前期搜索盲目性大、拐点多等问题,对蚁群算法进行以下改进。首先,为了增强目标位置的启发信息,引入距离增益系数,将目标位置对下一个待选栅格节点的影响进行放大;然后引入带有权重的距离启发因子,在状态转移概率中加入距离启发转移概率,使蚂蚁大概率向目标栅格搜索;其次,采用正弦自适应动态调整信息素挥发因子,增强算法的全局搜索能力;最后通过修改路径减少路径冗余,进行路径安全性检查并重新调整路径,减少转弯的次数,从而提高路线质量。通过MATLAB仿真实验表明,改进蚁群算法转弯次数少,规划路径短且安全,搜索时间较快,提高了算法的收敛速度和寻优能力。     

动态步长BI-RRT的无人机航迹规划算法

为解决传统RRT算法收敛速度慢、生成的航径距离过长等问题,提出动态步长BI-RRT算法。首先,采用引向目标的采样策略对空间进行探索以得到采样点,利用动态步长策略确定该采样点的增长步长以确定新节点;之后,通过树枝裁剪策略对新节点进行调整,当探索到目标节点时,算法返回初始航迹,对于初始航迹,应用贪心算法对航迹点进行筛选,以减少无人机(UAV)的无效节点与总航迹长度;最后,利用B样条进行平滑处理,得到一条可行航迹。搭建了二维和三维环境下的仿真地图模型,验证了该算法在保证无人机避障的基础上获得一条有效航迹。动态步长BI-RRT算法在无人机航迹规划方面不仅有实时性强、航迹光滑的优点,而且与分段优化RRT算法相比,在优化航迹节点个数的前提下,提高了收敛速度且降低了航迹距离。     

基于弹道下降方式的无人机风险评估与航路规划

针对无人机系统失效后对地面人员及财产安全的威胁,提出了一种基于弹道下降方式下的无人机风险评估及航路规划方法。分析了无人机失效后的下降特点及规律,采用栅格法划分空域环境,以地面不同属性构建低空空域环境风险评估模型。结合无人机飞行的风险值、路径长度和空域情况,建立了多目标、多约束的无人机飞行航路规划模型。利用改进蚁群算法进行求解：优化转移概率,避免蚂蚁陷入死区间和减少盲目搜索;对信息素的更新进行改进,调整自适应系数增强最优路径的信息素浓度,提高算法收敛速度与稳定性。相比传统蚁群算法的路径规划,运行时间缩短6.7%、最优路径风险值降低41.45%、整体性能提高18.0%。仿真结果表明：本文模型及改进算法可以在提高路径安全性的前提下,缩短规划路径生成时间且保障运行的经济性。     

基于改进蚁群算法的路径规划方法

针对城市道路交通中路径规划的特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法.该方法通过对交通约束的分析与转换,加强了对实际道路交通网络的描述,提高了路径规划的有效性;在引入方向启发的同时,保留了足够的初始搜索空间,提高了算法的路径规划效率.实验结果表明,该方法在规划效率与有效性上均有明显提高.