【摘 要】
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为了解决三维环境中的无人机多路径规划问题,提出了一种基于改进概率地图的多目标蚁群算法。在构建地图时为了增加窄通道中的采样点数量,改进了概率地图法的采样策略,将落在
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为了解决三维环境中的无人机多路径规划问题,提出了一种基于改进概率地图的多目标蚁群算法。在构建地图时为了增加窄通道中的采样点数量,改进了概率地图法的采样策略,将落在威胁上的采样点移动到自由空间中,可以更好地覆盖规划环境。为了使蚁群算法可以得到多个解,提出了一种多目标蚁群算法。通过引入Pareto解集,播撒不同种类的信息素,使蚁群算法可以同时优化路径长度和威胁大小2个目标,并能得到一组非支配解,有利于决策者选择合适的路径。仿真结果表明,改进的概率地图法可以更好地覆盖规划环境,多目标蚁群算法可以得到一组解,并能收敛到最终解集。
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