基于混沌DESAPSO算法的无人机三维航迹规划

摘要：

粒子群(PSO)算法易陷入局部最优,将其运用于无人机三维航迹规划会导致航迹品质不高,针对这一问题,提出了将差分进化(DE)算法、模拟退火(SA)算法嵌入PSO算法中,构成混沌差分进化模拟退火粒子群(DESAPSO)算法,从三个方面提高了航迹品质:一是利用DE算法的变异、交叉及竞争选择增加种群多样性;二是利用SA算法概率突跳能力跳出局部最优解;三是对PSO算法参数进行混沌优化,进一步增强种群多样性.仿真结果表明:混沌DE-SAPSO算法改进航迹品质效果明显,获得了满意的无人机三维航迹.

关键词：混沌粒子群、差分进化、模拟退火、无人机、航迹规划

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-05-08（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：92-96