【摘 要】
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针对多无人作战飞机（UCAV）航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点，提出一种基于改进的人工蜂群算法求解多UCAV协同航迹规划模型。首先构建战场空间的改进Voro
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针对多无人作战飞机（UCAV）航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点，提出一种基于改进的人工蜂群算法求解多UCAV协同航迹规划模型。首先构建战场空间的改进Voronoi图生成航迹优化可飞区域；然后采用混沌搜索算法来初始化航迹集合作为算法的蜜源，使其初始航迹集合能以有限的数据充分表示航迹优化可飞区域；最后对多UCAV在多种威胁环境下的航迹空间寻优进行仿真验证。仿真结果证明改进的人工蜂群算法提高了蜜源多样性和算法的收敛速度，增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。
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