基于改进蚁群算法无人飞行器航迹规划

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1、总第249期计算机与数字工程V01．38No．72010年第7期Computer&DigitalEngineering41基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划熊瑜饶跃东(桂林空军学院桂林541003)摘要无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击，提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法，能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点，提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略，通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整，扩大搜索空间，提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划，通过实

2、验仿真，证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。关键词航迹规划；蚁群算法；自适应；信息素中图分类号V249RoutePlanningofUAVBasedonImprovedAntColonyAlgorithmXiongYuRaoYuedong(GuilinAirForceAcademy，Guilin541003)AbstractRouteplanningofUAVisanimportanttechniqueinlong-rangeprecisionstrikesandimprovethecombatef—fectivenessofaircraft．Antc

3、olonyalgorithmasaheuristicbionicoptimizationalgorithmcanbeeffectivelyappliedtorouteplanning．Theprominentshortcomingofthebasicantcolonyalgorithmiseasilytrappedintolocaloptimalsolution．Adaptivedynamicdualpopulationantcolonyalgorithmisproposedinthispaperinordertosolvethisproblem．Theconcus

4、sionchangeofthepheromoneandtheadaptiveadjustmentsofthevolatilecoefficientcanexpandthesearchspaceandimprovetheoverallsearchingperformance．Itisprovedthatthealgorithmisfeasibleandeffectiveintherouteplanningsimulation．KeyWordsrouteplanning，antcolonyalgorithm，adaptive，pheromoneClassNumberV2

5、49rithm，ACo)是由意大利学者MarcoDorigo等人1引言在2O世纪90年代初通过模拟自然界中蚂蚁集体无人飞行器(UAV，UnmannedAerialVehi—觅食的行为而提出的一种基于种群的启发式仿生cle)航迹规划主要是指在综合考虑无人飞行器机动类算法，最早成功应用于解决TSP问题L2叫j。和性能、环境地形、油耗代价、威胁代价等诸多特定约其他算法相比，蚁群算法具有分布式计算，信息正束条件下，在出发地和目的地之间寻找到一条满足反馈，鲁棒性强等特点。本文在基本蚁群算法的基某种性能指标的最优或最满意的飞行轨迹。在现础上，提出动态自适应双种群蚁群算法的改进策

6、代战争中，航迹规划作为实施远程精确打击，提高略，并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规飞行器实际作战效能的关键技术，已经被广泛应用划。于无人飞行器导航系统中，并且受到世界各国的关2航迹规划性能指标的确立注。蚁群算法(AntColonyOptimizationalgo—在无人飞行器航迹规划过程中，评价规划质量收稿日期：2010年3月5日，修回日期：2010年4月1日作者简介：熊瑜，女，硕士研究生，助教，研究方向：人工智能与知识工程。饶跃东，男，硕士研究生，助教，研究方向：并行分布式及高性能计算。42熊瑜等：基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划第38卷的好坏需要综合考虑

7、飞行距离，飞行油耗，环境地飞行航迹节点间各边的长度。为了简化计算，我们形，敌方威胁等诸多约束因素。为了能表示航迹规可假设e为l，用飞行航迹的长度代替油耗代价，即划的综合性能，需要将各方面的约束因素按照某种，一L，∞=L。标准转化为可直接计算比较的量值，然后再确定各2．3威胁代价个单项指标在综合指标中的权重，最后得到一个表为了简化计算，假定在待规划航迹任务环境下征航迹规划综合代价指标的量值。航迹规划的实只存在雷达威胁，且各雷达之间互不影响，无人飞质上就是求解每条航迹的综合代价表征值，然后选行器具有相同的雷达反射截面。则此时飞行器在择出综合代价表征值最优的那条航迹。