一种改进的粒子群算法在UCAV航路规划中的运用
事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机(UCAV)的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.文中在对粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火(Simulated annealing, SA)的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.
无人作战飞机 航路规划 粒子群优化算法 模拟退火算法 仿真分析
王国栋 李明
沈阳飞机设计研究所,沈阳 110035
国内会议
北京
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548-553
2006-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）