基于改进冠豪猪算法山地环境无人机航迹规划

来源：电子测量技术杂志2025年第22期北京时间：

作者：李尧，黄大庆，殷奇缘，徐文校，王嘉瑞

单位：1.南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 210016; 2.南京航空航天大学无人机研究院 南京 210016; 3.南京航空航天大学民航学院 南京 210016

摘要：现代战争需求推动了多无人机协同在军事领域的应用，为解决面临雷达、火炮等多威胁山地环境下的多无人机航迹规划问题，提出了一种改进的冠豪猪优化算法（BCPO）。对于种群缺乏多样性的问题，引入了结合反向学习的佳点集初始化，加大算法的遍历程度；针对冠豪猪算法(CPO)的开发阶段提出了基于自适应小扰动的螺旋搜索策略，进一步激发算法的全局搜索性能；针对CPO算法的探索阶段，引入了基于最优随机位置的变异三角形游走策略，有助于提高算法局部收敛效率；提出融合动态因子的莱维飞行策略，帮助算法在全局搜索和局部寻优间寻求更好的平衡。在CEC2017测试函数上进行仿真对比，验证BCPO算法具有优秀的收敛速率和精准度；通过模拟山地环境进行仿真实验，表明BCPO算法相比CPO、GWO、WOA算法平均提升性能为8.834%、5.776%、21.828%，且算法稳定性有了大幅提升，该方法在面临复杂场景的多无人机航迹规划问题中具有较好的应用价值。

关键词：冠豪猪优化器;佳点集初始化;螺旋搜索;三角形游走;莱维飞行

基金资助：中国高校产学研创新基金（2021ZYA04004）项目资助