【摘 要】
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路径规划是无人机自主智能飞行的关键技术之一.以路径长度和受威胁程度为优化指标,提出无人机路径规划的多目标优化模型.为找出一组分布多样化的最优路径,提出改进的NSGA-II算法,该方法在经典智能多目标优化算法NSGA-II的基础上,引入增加、删除算子使规划的路径能避开威胁区、引入最大拐弯角约束缓解变异操作导致的航路突变、引入混合目标空间和决策空间信息的新型拥挤距离算子提高路径的多样性.仿真实验表明,对比NSGA-II和传统的GA算法,改进的NSGA-II算法能够有效找到一组收敛性好且分布多样化的路径.
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院,西安 710021;国防科技大学系统工程学院,长沙 410073
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路径规划是无人机自主智能飞行的关键技术之一.以路径长度和受威胁程度为优化指标,提出无人机路径规划的多目标优化模型.为找出一组分布多样化的最优路径,提出改进的NSGA-II算法,该方法在经典智能多目标优化算法NSGA-II的基础上,引入增加、删除算子使规划的路径能避开威胁区、引入最大拐弯角约束缓解变异操作导致的航路突变、引入混合目标空间和决策空间信息的新型拥挤距离算子提高路径的多样性.仿真实验表明,对比NSGA-II和传统的GA算法,改进的NSGA-II算法能够有效找到一组收敛性好且分布多样化的路径.
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