文章详情
| 稿件标题： | 改进蝙蝠算法的无人机路径规划 |
| 稿件作者： | 丁元明1，2,侯孟珂1，2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.09.004 |
| 科学编辑： | 李波 博士（西北工业大学副教授、博导） |
| 栏目名称： | 无人自主系统及智能决策专栏 |
| 关键词： | 无人机路径规划；粒子群算法；蝙蝠算法；最优成功率策略；惯性权值 |
| 文章摘要： | 为了解决现存无人机（UAV）路径规划求解精度和求解速度难以平衡问题，基于蝙蝠算法(BA)，提出了一种新型无人机路径规划算法。将粒子群算法（PSO）中的个体最优因素引入到BA的全局随机飞行搜索中，用于增加路径搜索的发散性。在BA局部搜索阶段，利用高斯分布与柯西分布融合的模型约束局部搜索和新解的产生。再将最优成功率策略动态调节的惯性权值引入算法，提出了新型无人机路径规划算法（OSPSOBA）。结合实际环境，搭建了模拟飞行环境模型，将OSPSOBA与PSO、BA进行对比。仿真实验证明，OSPSOBA与PSO和BA算法相比，OSPSOBA展示了算法的优越性，快速、有效地完成UAV路径规划任务。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（61901079）；装备发展部领域基金一般项目(61403110308) |
| 引用本文格式： | 丁元明,侯孟珂.改进蝙蝠算法的无人机路径规划［J］.兵器装备工程学报，2023，44(9)：26-33. DING Yuanming, HOU Mengke.UAV path planning based on improved bat algorithm［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(9)：26-33. |
| 刊期名称： | 2023年09期 |
| 出版时间： | 2023年9月 |
| 上线时间： | 2023年9月28日 |
| 浏览次数： | 1871 |
| 下载次数： | 129 |
| 免费阅读PDF 在线阅读 下载本期目录 下载本期封面 | |