基于改进K均值聚类的多航迹规划

摘要：

对于无人机多航迹规划问题,将传统粒子群算法与K均值聚类相结合进行路径规划.采用K均值聚类算法对初始种群进行聚类分化,并在每一个子种群中采用粒子群算法进行航迹优化,最终得到多条不同的可行航迹.采用改进后的K均值聚类方法,改善了传统方法过于依赖初始中心选择的缺点,可以更加稳定地生成具有差异性的结果.仿真实验表明,所提出的方法能够有效得到无人机的多条可行航迹.

关键词： 无人机 多航迹规划 粒子群算法 K均值聚类算法

作者: 周德云 王鹏飞 顾潮琪

作者单位: 西北工业大学电子信息学院,西安 710129

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届中国航空兵器大会

会议地点: 洛阳

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）