【摘 要】
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对于无人机多航迹规划问题,将传统粒子群算法与K均值聚类相结合进行路径规划.采用K均值聚类算法对初始种群进行聚类分化,并在每一个子种群中采用粒子群算法进行航迹优化,最终得到多条不同的可行航迹.采用改进后的K均值聚类方法,改善了传统方法过于依赖初始中心选择的缺点,可以更加稳定地生成具有差异性的结果.仿真实验表明,所提出的方法能够有效得到无人机的多条可行航迹.
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,西安 710129
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对于无人机多航迹规划问题,将传统粒子群算法与K均值聚类相结合进行路径规划.采用K均值聚类算法对初始种群进行聚类分化,并在每一个子种群中采用粒子群算法进行航迹优化,最终得到多条不同的可行航迹.采用改进后的K均值聚类方法,改善了传统方法过于依赖初始中心选择的缺点,可以更加稳定地生成具有差异性的结果.仿真实验表明,所提出的方法能够有效得到无人机的多条可行航迹.
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