【摘 要】
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文中研究了一种改进蚁群算法在无人机二维航迹规划和重规划中的应用。为了克服基本蚁群算法容易陷入局部最优和迭代停滞的现象,文中通过引入伪随机状态转移规则对基本蚁群算
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文中研究了一种改进蚁群算法在无人机二维航迹规划和重规划中的应用。为了克服基本蚁群算法容易陷入局部最优和迭代停滞的现象,文中通过引入伪随机状态转移规则对基本蚁群算法进行改进;并通过引入动态窗口这个概念进行无人机二维航迹重规划。最后给出仿真验证,从仿真结果看出来:文中改进蚁群算法在解的优越性和有效性方面全面优于基本蚁群算法,同时可以看出文中改进蚁群算法在重规划中具有很强的适应性。
In this paper, we study the application of an improved ant colony algorithm in UAV 2D trajectory planning and re-planning. In order to overcome the phenomenon that the basic ant colony algorithm is easy to fall into the local optimum and the iterative stagnation, the basic ant colony algorithm is improved by introducing the pseudo-random state transition rule. The concept of dynamic window is used to reconstruct the UAV two- . Finally, the simulation results are given. From the simulation results, the improved ant colony algorithm is better than the basic ant colony algorithm in terms of the superiority and effectiveness of the solution. At the same time, it can be seen that the improved ant colony algorithm in the paper has strong re-planning Adaptability.
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