典型文献
基于改进自适应蚁群算法的无人机航迹规划研究
文献摘要：
针对传统蚁群(ACO)算法在无人机航迹规划中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于改进自适应蚁群(IAACO)算法的无人机航迹规划方法.首先,将角度导向因子引入状态转移规则中,使蚂蚁以更大的概率朝着目标点的方向前进,提高了路径的搜索效率;然后,引入启发式信息自适应调整因子平衡了算法的收敛性和全局搜索能力;最后,通过定义长度指标函数、角度指标函数,进一步建立了航迹优化的目标函数,实现了无人机航迹规划的全局优化.实验结果表明,改进后的算法收敛速度更快,生成的路径更平滑、长度更短.
文献关键词：
无人机;航迹规划;自适应蚁群算法;搜索效率
中图分类号：
作者姓名：
陈侠;毛海亮;刘奎武
作者机构：
沈阳航空航天大学,沈阳 110000
文献出处：
引用格式：
[1]陈侠;毛海亮;刘奎武-.基于改进自适应蚁群算法的无人机航迹规划研究)[J].电光与控制,2022(09):6-10
A类：
IAACO
B类：
自适应蚁群算法,无人机航迹规划,规划研究,收敛速度,速度慢,局部最优,优等,规划方法,导向因子,状态转移规则,蚂蚁,标点,搜索效率,启发式信息,自适应调整因子,收敛性,全局搜索,搜索能力,长度指标,航迹优化,全局优化
AB值：
0.300233
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