【摘 要】
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无人机森林航迹规划中存在的不确定性因素对实际最优航迹的获得存在较大影响。本文利用非概率方法对飞行条件、爬升下降、机动性能等不确定因素进行量化并建立无人机不确定航迹规划模型,通过描述不确定性参数,采用区间差分进化算法对林用无人机航迹优化进行求解。在区间差分进化算法框架中,区间概率模型用于评估不确定性优化问题的区间约束,区间优先规则用于选择当前最优的解决方案以保留到下一个进化种群中,以提高算法的求解精
【基金项目】
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湖南省自然科学基金/常德市联合基金项目(项目编号:2020JJ6065);
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无人机森林航迹规划中存在的不确定性因素对实际最优航迹的获得存在较大影响。本文利用非概率方法对飞行条件、爬升下降、机动性能等不确定因素进行量化并建立无人机不确定航迹规划模型,通过描述不确定性参数,采用区间差分进化算法对林用无人机航迹优化进行求解。在区间差分进化算法框架中,区间概率模型用于评估不确定性优化问题的区间约束,区间优先规则用于选择当前最优的解决方案以保留到下一个进化种群中,以提高算法的求解精度。研究表明:基于区间差分进化算法的林用无人机航迹规划模型相比于其它算法(遗传算法GA、粒子群PSO、差分进化算法DE)不仅能有效考虑不确定参数对最优路线的影响,同时拥有更好的鲁棒性,平均搜索路径更短,具有较高的优化效率。
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