检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:华珊珊[1]
机构地区:[1]合肥学院计算机科学与技术系,安徽合肥230601
出 处:《计算机仿真》2013年第4期45-48,共4页Computer Simulation
摘 要:研究无人机航路规划的优化问题。无人机飞行的环境较为复杂,当外界环境较为复杂的情况下,选取的路径突变性强。频繁更改路径会造成路径计算模型出现粗规划过程,传统的路径规划方法在飞行航行频繁变化、模型出现粗规划时,模型很难收敛,路径规划结果不能达到最优,造成路径选取不准确。为解决上述问题,提出一直用于无人机最优路径计算的蜂群算法,设计了航路编码方案及随机化的初始航路生成算法,保证了算法的全局性;采用锦标赛算法实现选择过程,并提出了三种跟随蜂邻域搜索算法,提高了算法的收敛性,克服粗规划的弊端。仿真结果验证了对无人机路径规划带来极大改善。Research the optimization of the Uav route planning. The paper put forward the optimal path calcula- tion of colony algorithm. The algorithm was used to design route coding scheme and random initial route generation algorithm to ensure the algorithm global characteristic. The championship algorithm was used to realize the selection process. The paper also put forward three follow bees neighborhood search algorithms, which improved the algorithm convergence. The simulation results show that the swarm algorithm brings great improvement to path planning.
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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