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基于IBA-MOEA的無人機航路規劃多目標優化方法

趙祿達  王斌  
【摘要】:為進一步增強傳統無人機航路規劃模型的適用性,提高求解此類問題的計算效率,首先建立以復雜山區和敵我雙方對抗條件為背景的無人機路徑規劃模型,在此基礎上提出了一種基于改進蝙蝠算法的多目標進化算法(IBA-MOEA),并使用此算法對模型進行了有效求解。所提算法將卷積粒子濾波與蝙蝠算法進行融合,并根據蝙蝠種群的特點,加入蝙蝠種群的交叉、變異策略,在克服算法搜索易進入局部最優的缺點時使用了搜索區間的自適應擴大方法,使算法性能具有較大優勢。仿真結果表明,所提算法成功對模型進行了求解并獲得了無人機規劃航路,且在算法收斂性和種群分布性上相比同類算法具有相對較大優勢。

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