基于改进遗传算法的无人机航路规划

来源：电子测量技术杂志2021年第24期北京时间：

作者：吴振，吴红兰

单位：南京航空航天大学民航学院 南京211106

摘要：针对已知源-目标的最短最优航路规划问题，本文首先对无人机航路规划相关约束及算法仿真环境进行了综合分析，构建了航路规划算法仿真环境，明确了无人机的性能约束，进而提出了一种可以融合多种约束条件的航路评价函数；然后，针对遗传算法存在的早熟收敛以及后期搜索迟钝等问题，考虑其问题之间存在的耦合关系，提出了适应度值标定、种群多样化和精英保留策略的融合改进方案。实验结果表明改进的遗传算法会节省约11.8%的燃油损，同时无人机机动转弯相对更少，提高了无人机飞行的安全性和高效性。

关键词：无人机航路规划;改进遗传算法;适应度值标定;种群多样化;精英保留策略

基金资助：航空科学基金（20181352009）项目资助