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题名基于改进教-学算法的无人机航路规划
被引量:1
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作者
武巍
邹杰
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机构
中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所光电控制技术重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期2626-2630,2641,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61273075)~~
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文摘
针对传统教-学优化(TLBO)算法进行航路规划时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一种自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法。首先,该算法令传统教-学优化(TLBO)算法的教学因子随着迭代次数而发生变化,提高算法的学习速度;其次,当算法可能要陷入局部最优时,加入一定的扰动,使算法尽可能地跳出局部最优;最后,为了进一步提升算法的收敛效果,在算法中引入遗传算法的交叉环节。利用传统教-学优化(TLBO)算法、自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法进行无人机航路规划,仿真结果表明,在10次规划中,自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法有8次找到了全局最优路径,而传统教-学优化(TLBO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法分别只找到了2次和1次;而且自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法的收敛速度高于另外两种算法。
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关键词
教-学优化算法
无人机
航路规划
自适应交叉
局部最优
量子粒子群优化算法
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Keywords
teaching-learning-based optimization algorithm
Unmanned Aerial Vehicle (UAV)
route planning
adaptivecrossover
local optimum
Quantum Particle Swarms Optimization (QPSO) algorithm
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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