基于蚁群算法的无人机动态路径规划

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1、中国航空学会控制与应用第十三届学术年会2—30基于蚁群算法的无人机动态路径规划郑碉王宏伦北京航空航天大学无人机研究所北京100083摘要蚁群算法作为一种元启发规划算法，已被成功的应用于各种组合规划问题的解决，在理论和实际应用中都取得了很好的效果。然而对于动态规划问题的解决，蚁群算法无论是在国内还是国外都鲜有进展。无人机与地面目标在实际追击中的对抗与反对抗，在数学上属于对抗搜索的范畴，目前国内外同样也还停留在理论研究阶段，鲜有具体的工程应用。笔者在国内提出了动态蚁群算法，并将其应用于无人机动态对抗博弈问题，在理论上取得了一定程度地突破，通过仿真也得到了很好的效果。本文首先

2、阐述了动态蚁群算法的主要思想，详细介绍了无人机地面目标仿真对抗环境，之后通过算法在仿真环境下得到的仿真数据，分析了该算法的优缺点。关键词蚁群算法动态蚁群算法无人机动态规划对抗搜索1引言现代战争中，无人机的用途随着科学技术的发展，不再仅限于对于固定目标的侦查和打击，有时它也要执行对于移动目标的攻击任务。要想攻击移动目标，必须要有相应的智能算法来保证无人机能够接近目标并实施有效打击。目前，许多算法已经可以用来解决这个问题，如属于解析法范畴的比例导引算法、基于搜索策略的各种元启发算法(如人工神经元网络、禁忌搜索、遗传算法等)。然而这些算法对于问题的解决都存在着问题，如比例导引

3、算法虽然计算简单直接，但很容易被目标识别出自身运动轨迹并实施打击，且变通能力不强，无法解决复杂局面；各种启发示搜索算法虽然路径不容易被对方掌握，但存在着计算量大，实时性不强，不能用于战场实际对抗的特点。为了解决无人机地面目标之问的博弈问题，并克服上述算法的缺点，笔者提出了一种基于查表的动态蚁群算法。2问题描述无人机追踪地面移动目标，这是一个典型的动态问题。当地面目标在移动过程中，无人机如何接近地面目标并进行打击，随着美国攻击型无人机的成功应用，也成为了我国目前研究的热点。在之前的研究领域中，我国的大多数研究的重点都放在了如何更快的接近目标上，在这里我们实际上只考虑了时间

4、这一个因素，而并没有考虑实际对抗中的博弈因素。笔者下面要提到的动态蚁群算法，在考虑了时间因素的前提下，将重点放在博弈因素的考量上，准确地说它是时间因素和博弈需要的综合考量。这里的无人机与地面目标被定义为在二维无穷大平面进行追踪与反追踪，攻击与反攻击。无人机的运动速度定义为地面目标移动速度的1．5倍，这和实际的无人机平均速度为120km／h而坦克平均速度为80km／h相对应。无人机单位仿真时间片的角速度定义为兀／30rad／s，地面目标角速度定义为无穷大，这样定义是由于无人机在空中的角速度相对于坦克来说差别实在太大，而且这样定义加大了博弈难度，更有利于检验算法有效性。二维

5、平而没有采用传统的网格方式，即无人机和坦克的移动方式没有被限定为0／45。，而是可以沿任意角度运动。无人机的攻击范围大于坦克，但无人机必须在攻击范围内停留一段时间才可以发射武器击毙坦克，这给坦克提供了充分的空间施展策略击落无人机。中国航空学会控制与应用第十三届学术年会2．303算法剖析3．1标准蚁群算法蚁群算法具体精确的描述详见文献IlJ的4、5两页，我在这里仅就算法思想做一个简单的介绍。蚁群算法，从根源上来说，用的是概率沦中频率趋于概率的思想，在数学上我们称其为依概率收敛。蚁群算法的鼻祖Dorigo在他的著作中将其归纳为智能蚂蚁群体性特征体现了优化这一功能，算法的本体

6、Dorigo早已定义完整了，即更新函数、遗忘函数和评价函数的有机组合，但由于具体问题不同，定义信息素更新函数、如何评价单次迭代优劣及如何定义信息素遗忘函数才是每个具体问题的重点。Dorigo在其专著《蚁群优化》121中预言了蚁群算法的未来4大发展方向，即动态优化、随机优化、多目标优化及并行化，本文便是对蚁群算法的动态规化问题进行了探索。3．2动态蚁群规划算法这里笔者用了规划而非优化，其意义在于动态蚁群算法和静态蚁群算法的出发点是不相同的，动态蚁群算法的首要出发点在于解决实际博弈问题，同时尽可能地对解进行优化，而静态蚁群算法的出发点就是优化思想。所以从算法设计动机的角度讲

7、，二者有本质的不同。对于无人机地面目标之间博弈这个具体内容，本文将从蚁群算法的具体单次迭代过程、信息素更新函数以及信息素挥发函数三方面进行详细讲解，并在最后总结算法步骤并介绍信息素表的使用方法。3．2．1单次迭代过程对于无人机与地面目标博弈这个具体问题，博弈结果一共有三个，分别是无人机击毁地面目标，地面目标击落无人机以及无人机无法追踪地面目标致使地面目标逃跑。无人机击毁地面目标的判别准则是无人机进入自己攻击区域而未进入地面目标攻击区域，且需要连续持续若干的仿真时间片以上，即判为胜利。若无人机在未到达需要的仿真时间片便进入地面目标攻击区域，