基于文化蚁群算法的三维飞行器航路规划

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1、第30卷第5期计算机仿真2013年5月文章编号：1006—9348(2013)05—0099—05基于文化蚁群算法的三维飞行器航路规划刘振峰1，谢洪森2，危水根1(1．南昌航空大学信息工程学院，江西南昌330063；2．海军航空工程学院青岛校区，山东青岛266041)摘要：研究飞行器航路规划问题时，由于目标函数复杂，计算量大，采用蚁群算法，存在航路搜索速度慢，容易陷入局部最优从而得不到最优航路的问题，把蚁群算法嵌入到文化算法中，提出了一种文化蚁群算法来解决航路规划问题。计算模型包括蚁群算法的群体空

2、间和利用群体空间最优解的信仰空间。群体空间的群体演化采用蚁群系统，并加入了奖惩机制。信仰空间由群体空间中的最好个体组成，并利用遗传算法的思想进行更新，以指导群体空间的进化。仿真结果表明，提出的算法拥有更快的搜索速度，得到的航路也更好。关键词：飞行器；航路规划；蚁群算法；文化算法中图分类号：TP301．6文献标识码：BAircraft3一DRoutePlanningBasedonCulture-AntAlgorithmLIUZhen-fen91，XIEhong-sen2，WEIShui-genl(1

3、．NanChangHangkongUniversity，NanchangJiangxi330063，China；2．NavalAeronauticalEngineeringAcademyQingdaoBranch，QingdaoShandong266041，China)ABSTRACT：Thepaperproposedacultureantalgorithmbyinsertingantalgorithmintoacomputationalframeworkofculturealgorithmtos

4、olverouteplanning．Thecomputationalframeworkcontainsgroupspacebasedonantcultureal·gorithmandbeliefspacebasedontheoptimalsolutionofgroupspace．Theevolutionofgroupspaceusingantsystemandl_ewardsandpunishmentsmechanismWasadded．ThebeliefspaceWasconstructedwi

5、ththebestindividualofgroupspaceandupdatedthroughgeneticalgorithminordertoguidetheevolutionofgroupspace．Simulationresultsshowthatthespeedofthisalgorithmisfasterandtherouteisbetter．KEYWORDS：Aircraft；Routeplanning；Antalgorithm；Culturealgorithm1引言飞行器航路规划是

6、在综合考虑飞行时间，飞行距离，飞行高度，油耗以及障碍等约束条件下，寻找一条从起点到终点的最优航路，以保证圆满的完成飞行任务。飞行器航路规划目标函数复杂，涉及到大量的信息处理，是实现飞行器自主导航与控制的关键技术。目前，针对航路规划问题，国内外学者提出了很多方法。文献[1]提出了一种改进的A*算法，该方法能够很好的与约束条件相结合，计算简单，容易实现，但它只是在二维空间中进行航路搜索，有着不可克服的缺陷。文献[2]利用爬升／下滑角和最大转弯角来限制规划空间，通过缩小搜索范围，加快了算法的收敛速度，但

7、所得路径并不一定是最优路径。文献[3]提出了用遗传算法解决路径规划问题，在问题规模比较小时，效果较好，但是随着问题规模的增大，往往会陷入局部最优，得不到最优的路径。蚁群算法具有较强的鲁棒收稿Et期：2012—07—23修回日期：2012—09-12性，优良的分布式计算，并且可以容易的处理约束条件下的优化问题，已被成功的应用在航路规划中HJ，但是在实际应用中表明，蚁群算法搜索速度慢，容易陷入局部最优以至于得不到最优的航路。针对上述问题，本文把蚁群算法嵌入到文化算法计算框架中，提出了一种文化蚁群算法来

8、解决航路规划问题，设计了文化蚁群算法的群体空间和信仰空间，研究了具有时空要求的三维航路规划。仿真结果表明，该算法在加快了航路规划的速度的同时也能得到更好的航路。2航路规划问题描述2．1威胁建模飞行器航路规划的规划空间是根据DEM"o值模拟的数字地图，数字地图易于存储，对空间的描述详细，在航路规划中有着广泛的应用。随着军事科学技术的发展，现代防空体系日益完善，覆盖的范围也更广，在飞行器的飞行过程中会遇到更多的威胁，如雷达，导弹，火炮，禁飞区等。如何对这些威胁建立模型，是航路规划首要解