【摘 要】
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研究飞行器航路规划问题时，由于目标函数复杂，计算量大，采用蚁群算法，存在航路搜索速度慢，容易陷入局部最优从而得不到最优航路的问题，把蚁群算法嵌入到文化算法中，提出了一种文化蚁
【机 构】
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南昌航空大学信息工程学院,海军航空工程学院青岛校区
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研究飞行器航路规划问题时，由于目标函数复杂，计算量大，采用蚁群算法，存在航路搜索速度慢，容易陷入局部最优从而得不到最优航路的问题，把蚁群算法嵌入到文化算法中，提出了一种文化蚁群算法来解决航路规划问题。计算模型包括蚁群算法的群体空间和利用群体空间最优解的信仰空间。群体空间的群体演化采用蚁群系统，并加入了奖惩机制。信仰空间由群体空间中的最好个体组成，并利用遗传算法的思想进行更新，以指导群体空间的进化。仿真结果表明，提出的算法拥有更快的搜索速度，得到的航路也更好。
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