【摘 要】
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研究无人机航路规划问题，可使无人机在飞行中有效规避障碍威胁，提高无人机的生存能力和作战能力。但传统的遗传算法在航路规划中寻优精度较低、稳定性较差、迭代速度较慢。为解
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研究无人机航路规划问题，可使无人机在飞行中有效规避障碍威胁，提高无人机的生存能力和作战能力。但传统的遗传算法在航路规划中寻优精度较低、稳定性较差、迭代速度较慢。为解决上述问题，提出改进操作算子的遗传算法，在二维地形条件下，采用一维航路编码方式，将航路燃油最省以及规避威胁作为目标函数，并构造了目标函数的适应度函数，对遗传操作过程中的选择、变异过程进行了改进，改进的选择过程能够有效保留最优个体，改进的变异过程能够产生更优的个体，将改进后的选择算子和变异算子应用到仿真程序中。仿真结果表明，改进后的遗传算法能够快
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