【摘 要】
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针对受灾山区运输物资的三维无人机路径规划问题,提出了一种精英扩散蚁群优化算法EDACO,首先通过极值限定策略限定了信息素浓度的范围,防止算法前期陷入局部最优;然后采用精英策略改进信息素浓度更新公式,加强优质个体对种群的影响力;再引入信息素扩散策略,加强距离较近个体间的交流协作,以防止蚂蚁个体间联系不紧密造成的算法停滞。最后,将精英扩散蚁群优化算法、传统蚁群算法、遗传算法和萤火虫算法运用于4个山区受灾无人机运输实例中,结果表明了EDACO的优越性和有效性,且该算法对无人机三维路径规划问题有着良好的适应性。
【基金项目】
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国家自然科学基金(61072130),湖北省自然科学基金(2014CFB581)。
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针对受灾山区运输物资的三维无人机路径规划问题,提出了一种精英扩散蚁群优化算法EDACO,首先通过极值限定策略限定了信息素浓度的范围,防止算法前期陷入局部最优;然后采用精英策略改进信息素浓度更新公式,加强优质个体对种群的影响力;再引入信息素扩散策略,加强距离较近个体间的交流协作,以防止蚂蚁个体间联系不紧密造成的算法停滞。最后,将精英扩散蚁群优化算法、传统蚁群算法、遗传算法和萤火虫算法运用于4个山区受灾无人机运输实例中,结果表明了EDACO的优越性和有效性,且该算法对无人机三维路径规划问题有着良好的适应性。
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