基于MapReduce与蚁群优化的航路规划算法

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航路规划是提高无人机生存能力的有效途径,可使其安全、快速到达目的地。为在云计算环境中分布式并行地求解航路规划问题,应用云计算技术提出基于MapReduce和多目标蚁群算法的航路规划算法(RPMA)。设计多目标蚁群算法,并采用多种优化策略对传统算法进行改进。RPMA能预先规划出多条航迹,可根据不同的飞行任务选择不同的航路,并在飞行过程中根据不同需要临时确定合适的飞行航路。仿真实验结果表明,RPMA求解航路问题是可行、有效的,具有较好的收敛性和扩展性,以及对大规模数据的处理能力。
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