基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划

摘要：

为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性.

关键词：算法、航迹、规划、低空突防、蚁群算法

所属期刊栏目：32

分类号：V249(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家部级科研项目

在线出版日期：2006-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：258-262