基于并行粒子群和RL的无人机航路规划算法设计

设计了一种基于并行粒子群和RL(reinforcement learning,RL)的无人机航路规划方法.首先,定义了引入转角角度约束的航路规划的代价模型,然后,提出了一种基于RL中的Q-Learning算法的初始航路规划方法,将其作为粒子的初始位置,将粒子群划分为多个种群进行并行寻优,得到所有种群局部最优解,计算其最优值获取全局最优解;最后设计了基于并行粒子群和RL的无人机航路规划算法.仿真实验表明文中方法能实现复杂威胁情况下UCAC航路规划,具有较高的规划效率,且与其他方法相比,具有收敛速度快和全局寻优能力强的优点,具有较强的可行性和实用性.