基于改进粒子群算法的航迹规划方法

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1、ComputerScienceandApplication计算机科学与应用,2012,2,6-11doi:10.4236/csa.2012.21002PublishedOnlineMarch2012(http://www.hanspub.org/journal/csa)RoutePlanningBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithm1211ZijieLi,HaiguangWei,ZhipengZhou,ChengpingZhou1Institute

2、forPatternRecognitionandArtificialIntelligence,Multi-SpectralInformationProcessingTechnologiesLaboratory,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan2JiangsuAutomationInstitute,LianyungangEmail:lizijie0419@163.comReceived:Dec.5th,2011;revised:Jan.12th,20

3、12;accepted:Jan.29th,2012Abstract:Toreducethecomputationalcomplexity,routeplanningalgorithmsoftenusehierarchicalplanningstrategytodealwithdifferentconstraintsseparatelyduringtheplanningprocess.Hierarchicalplanningisdividedintoouterplanningandinnerplanning.

4、Innerplanningisalocalplanningonthebasisofouterplanning.Thispaperproposesanimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmforinnerplanning,introducingavariationfactorintoPSOalgorithm.Theimprovedalgorithmdesignsaspecificperturbationoperatortoenhanceitssearchabili

5、ty.Thesimulationresultsshowthattheimprovedmethodismoreeffectivetogetasatisfactorypathinthesameenvironment.Itenhancesthespeedoftheoverallalgorithm.Keywords:RoutePlanning;HierarchicalPlanning;PSO;GA;VariabilityFactor基于改进粒子群算法的航迹规划方法1211李自杰，魏海光，周志鹏，周成平1华中科技大学

6、图像识别与人工智能研究所，多谱信息处理技术实验室，武汉2江苏省自动化研究所，连云港Email:lizijie0419@163.com收稿日期：2011年12月5日；修回日期：2012年1月12日；录用日期：2012年1月29日摘要：为了降低航迹规划的计算复杂度，航迹规划算法时常采用分层规划策略，在规划过程中分开处理不同性质的约束条件；分层规划包括外层规划和内层规划，内层规划是在外层规划的基础上进行的局部规划。本文提出了一种用于内层规划的改进粒子群算法，在粒子群算法中引入变异因子，设计了特定的扰动算子，提高了

7、航迹寻优能力。仿真实验表明，在相同约束的规划环境中，改进方法较基本粒子群算法、基本遗传算法可以更快搜索到满足条件的航迹，提高了整体算法的规划速度。关键词：航迹规划；分层规划；粒子群算法；遗传算法；变异因子1.引言在实际应用过程中，为了确保航迹在性能指标下的航迹规划问题是在一定的规划区域中，综合考虑最优性以及在复杂环境下的规划速度，往往不是单一使各类约束条件，寻找从起始点到目标点的最优或次优用一种规划算法，而是采用分层规划策略，分阶段使用[1]不同的规划算法来处理不同性质的约束条件，提高算路径。航迹规划问题本

8、质上是一类多目标优化问题，[2]在规划过程中要考虑多方面因素的约束，包括飞行器法的效率。刘新等提出一种基于分层策略的规划方自身物理约束、规划环境约束等等。法，用于解决传统规划方法的时间复杂性过大问题。6Copyright©2012Hanspub基于改进粒子群算法的航迹规划方法无人飞行器通常采用惯性制导，同时采用匹配和5)最大/小下滑角度约束GPS辅助制导方式来修正飞行过程中产生的惯导误6)机动修正和稳定距离约束差