典型文献
改进ACO算法的UAV航迹规划在山区物流配送中的应用研究
文献摘要：
为了克服山区完成物流配送任务时无人机在三维飞行路径规划中采用蚁群算法(ACO)易陷入局部极值、前期收敛速度慢的难题,提出了一种改进ACO的无人机三维航迹规划优化算法.建立了适合无人机飞行的三维环境模型;综合考虑航迹长度、障碍物碰撞和高度变化等因素,构建了适应度函数;提出了一种改进信息素更新规则的蚁群算法,在启发函数中加入航迹引导因子,以克服ACO算法前期搜索效率低和收敛速度慢的问题,避免陷入局部极值.以220 km×220 km×80 km任务空间的三维航迹规划为例,仿真实验数据显示:采用改进后的算法可避免ACO算法的缺陷,验证了所规划出的航迹最短且其综合指标最佳.研究结果表明:采用新航迹规划算法在山区三维环境下进行物流配送是可行和有效的.
文献关键词：
航迹规划;蚁群算法;航迹引导因子;信息素更新规则
中图分类号：
作者姓名：
巫茜;黄浩;曾青;王成睿;邝茜
作者机构：
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
文献出处：
引用格式：
[1]巫茜;黄浩;曾青;王成睿;邝茜-.改进ACO算法的UAV航迹规划在山区物流配送中的应用研究)[J].重庆理工大学学报,2022(10):185-191
A类：
航迹引导因子
B类：
ACO,UAV,划在,物流配送,成物,飞行路径规划,蚁群算法,局部极值,期收,收敛速度,速度慢,三维航迹规划,规划优化,无人机飞行,三维环境,环境模型,障碍物,适应度函数,信息素更新规则,启发函数,搜索效率,任务空间,划为,划出,综合指标,新航,航迹规划算法
AB值：
0.262399
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