基于混合粒子群优化的巡航导弹低空突防航迹规划  

Route Planning in Low Altitude Penetration for Cruise Missile Based on a Hybrid Particle Swarm Optimization

作　　者：王建青[1] 李帆[1] 赵建辉[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191

出　　处：《应用科学学报》2012年第3期317-323,共7页Journal of Applied Sciences

基　　金：国家自然科学基金(No.91016004)资助

摘　　要：将模拟退火算法嵌入到粒子群优化(paRtical swarm optimization,PSO)算法中,并对PSO产生的最优适应值进行重新评价,以此构成混合粒子群优化算法(PSO-SA).将PSO-SA算法应用于巡航导弹的航迹规划,不仅可以避免PSO陷入局部最优,而且能快速有效地完成离线和在线规划任务,获得理想的三维航迹.仿真结果验证了该算法的有效性,且对同一起始位置所规划出的航程较PSO算法短,可有效节约导弹燃料.A hybrid planning algorithm PSO-SA is presented, which is an integration of the simulated an- nealing algorithm （SA） and the particle swarm optimization （PSO） algorithm. PSO-SA is used to evaluate the optimal fitness value generated by PSO. PSO-SA used in route planning of cruise missile can avoid the common defect of premature convergence, accomplish the static and dynamic route planning assignment quickly, and produce an ideal 3-D flight path. Simulations demonstrate feasibility of the algorithm. Compared to PSO, PSO-SA achieves a shorter range in the same initiM locations, thus, cruise missiles consume less fuel.

关 键 词：低空突防 离线规划 在线规划 粒子群优化 模拟退火 

分 类 号：V249.122.6[航空宇航科学与技术—飞行器设计]