文献类型：期刊文章

作　　者：李沛[1] 段海滨[1,2]

机构地区：[1]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,飞行器控制一体化技术重点实验室,北京100191 [2]北京航空航天大学,虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京100191

出　　处：《中国科学：技术科学》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:60975072;60604009);教育部新世纪优秀人才支持计划(批准号:NCET-10-0021);航空科学基金(批准号:20115151019);中央高校基本科研业务费

年　　份：2012

卷　　号：42

期　　号：10

起止页码：1130-1136

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：无人机航路规划是根据任务目标规划出某种性能指标最优的飞行航路的全局优化问题.本文将改进后的万有引力搜索算法用于求解航路规划问题,在万有引力搜索算法的速度更新部分引入粒子群算法中的记忆和群体信息交流功能,改善了最优解的质量;然后提出了基于权值的粒子惯性质量更新公式,以加快全局搜索的收敛速度;后运用优胜劣汰的选择操作规则,对粒子的位置进行更新,使种群始终朝着最优解的方向进化.通过与其他仿生智能计算方法的仿真实验对比,验证了本文所提算法可在复杂作战环境下实时有效规划出无人机的最优航路.

关 键 词：无人机 航路规划 万有引力搜索算法  群体信息  选择规则  

分 类 号：V249.1]