北方苍鹰算法在无人机路径规划中的应用  

Application of Northern Goshawk Algorithm in UAV Path Planning

作　　者：郭港 刘汉明[1] 司马燊 余聪 胡鹏程 

机构地区：[1]赣南师范大学数学与计算机科学学院,江西赣州341000

出　　处：《工业控制计算机》2024年第7期118-120,共3页Industrial Control Computer

基　　金：江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2201203);江西省教育科学规划项目(21YB169)。

摘　　要：北方苍鹰算法是一种优秀的新型群智能算法,其优点适合高维工程问题求解。通过搭建三维地图仿真建模,将北方苍鹰算法和粒子群算法应用于无人机路径规划进行对比。观察无人机路径规划适应度值与综合数据结果表明,北方苍鹰算法相对更适合无人机路径规划的问题。The northern goshawk algorithm is an excellent new swarm intelligence algorithm,and its advantages are suitable for solving high-dimensional engineering problems.The northern goshawk algorithm,particle swarm algorithm,and sine and cosine algorithm are applied to UAV path planning for comparison.The application results of UAV path planning show that the northern goshawk algorithm is relatively more suitable for the problem of UAV path planning.

关 键 词：北方苍鹰算法 粒子群算法 三维地图仿真建模 无人机路径规划 

分 类 号：V279[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]