改进蚁群算法的无人机三维环境路径规划

摘要：

针对传统蚁群算法在进行无人机三维环境路径规划时存在规划速度慢、容易陷入局部最优等问题,本文提出了用引导函数改变状态转移规则、初始信息素先验分配、时变信息素更新方式3个改进策略,充分挖掘路径规划先验信息.通过增加引导函数进行路径增强,增大最优路径的选择概率;同时根据与先验路径的距离赋予信息素不同的初始浓度,使算法在搜索初期具有明确的方向性,基于优胜劣汰的思想进行信息素更新,并将信息素挥发因子设定为服从Laplace分布的波动因子,避免搜索过程陷入局部最优,最大化提升路径搜索效率,实现三维环境下的无人机路径规划.仿真试验结果表明,改进后的蚁群算法在规划最优路径长度和最优路径搜索效率上明显优于传统蚁群算法.

关键词：路径规划、蚁群算法、无人机、信息素

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国博士后科学基金

在线出版日期：2023-06-07（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：153-157