基于混沌优化机制的无人机航路规划方法研究

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针对无人机航路规划过程中蚁群算法(ACA)极易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混沌蚁群算法(CACA)。它将混沌映射到标准ACA的初始化环节中以此来设置初始信息素值,采用混沌扰动的局部再搜索机制和信息素更新策略,有效克服了局部最优的缺陷,提高了搜索效率。在整个算法中,通过动态调整调节系数以及引入Ulam_von Neumann混沌映射,进一步缩短搜索空间,加速收敛,同时在ACA中加入目标指标,有效避免了蚂蚁转移中存在的方向模糊,加强其搜索方向。仿真结果表明,CACA可以有效避免局部最优,达到更好
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