【摘 要】
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在复杂环境下采用基本鸽群算法进行无人机航迹规划时存在易陷入局部最优、收敛速度较慢且不稳定的问题。提出自适应权重鸽群算法,引入自适应权重系数对种群中个体的速度和位
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在复杂环境下采用基本鸽群算法进行无人机航迹规划时存在易陷入局部最优、收敛速度较慢且不稳定的问题。提出自适应权重鸽群算法,引入自适应权重系数对种群中个体的速度和位置进行计算,以提升航路规划质量和效率。仿真结果表明,相同任务环境下,自适应权重鸽群算法与PIO算法、PSO算法相比,得出的航线距离、威胁代价消耗与算法运行时间均有所减少。经过样条平滑算法进行平滑处理后的路径可以达到无人机航路可飞。
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