基于改进蚁群算法的无人机动态航路规划

来源：计算机测量与控制杂志2016年第3期北京时间：

作者：林娜,刘二超

摘要：研究无人机航路规划,针对基本蚁群算法易于陷入局部最优、规划航路耗时长的问题,对基本蚁群算法进行了改进；引入航路点的动态自适应选择策略和信息素挥发因子动态自适应调整准则,有效克服了基本蚁群算法的不足,并对规划出的航路进行了平滑处理,使其更加满足无人机实际飞行需求；通过仿真分别规划出无人机在静态威胁和动态威胁中的航迹,仿真结果表明,与基本蚁群算法和遗传算法相比,改进的蚁群算法在两种飞行环境中均能规划出较优的航路。

关键词：无人机;蚁群算法;选择策略;信息素;平滑处理

基金资助：辽宁省自然科学基金联合基金(2015020008)；辽宁省自然科学基金(20102175； 201102171)；辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LJQ2012011)；辽宁"百千人才工程"人选项目(2010921080；2009921089)。