本文探讨了改进的粒子群算法(GAPSO)在无人机路径规划中的应用,并与传统的遗传算法(GA)和基本粒子群算法(PSO)进行了比较研究。 二、算法概述 遗传算法(GA) 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学的搜索算法。 它利用适应度函数确定个体的生存概率,通过选择、交叉(交配)和变异操作,在种群中不断演化出更好的解。
- 将三维路径规划问题建模为多目标优化问题,其中目标可能包括最小化路径长度、最小化飞行时间、最小化能耗等。 - 确定无人机飞行的约束条件,例如障碍物避让、最低和最高飞行高度、最大速度限制等。 2. **算法初始化**: - 初始化无人机的粒子群,每个粒子代表一个潜在的路径。 - 设定粒子群的大小、迭代次数...
基于粒子群优化和遗传算法的水陆两栖无人机任务规划和执行研究 1. 引言 随着无人机技术的快速发展,水陆两栖无人机(Amphibious Unmanned Aerial Vehicle, AUAV)在环境监测、搜索救援、目标追踪等领域展现出巨大的应用潜力。水陆两栖无人机的路径规划是确保其高效、安全执行任务的关键技术之一。本文旨在探讨基于粒子群优化...
基于球向量的粒子群优化(SPSO)算法在无人机路径规划中的实现(Matlab代码实现), 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:
【三维路径规划】基于粒子群算法融合鸡群算法多无人机三维路径规划含Matlab源码,1简介粒子群优化算法(particleswarmoptimization,PSO)是Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种群体智能仿生算法,在解决一些典型的函数优化问题时,能够取得比较好的优化结果。**1无人机航迹规划
1 无人机路径规划环境建模 本文研究在已知环境下的无人机的全局路径规划,建立模拟城市环境的三维高程数字地图模型。考虑无人机飞行安全裕度后用圆柱体模拟建筑物,用半球体模拟其他树木等障碍及禁飞区,其三维高程数学模型表示为[10,10]: 2 适应度函数 在采用粒子群算法进行路径规划时,适应度函数用以评价生成路径的优...
针对多无人机多目标航迹路径规划中容易陷入局部最优,机间碰撞以及时效低等问题.提出一种多无人机多目标下改进的粒子群算法(Multi UAV Multi-Objective Improved Particle Swarm Optimization,MUMOIPSO).该方法将改进的粒子群算法与Dubins算法相结合.首先,通过目标置换以及粒子交叉等方法对粒子群算法中速度和位置更新方式...
无人机路径规划是无人机自主飞行的核心技术之一,旨在为无人机找到一条从起点到终点的最优或次优路径,同时避开障碍物并满足其他约束条件。近年来,基于智能优化算法的路径规划方法受到广泛关注,其中粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)是两种常用的优化算法。本文探讨基于改进粒子群算法的无人机路径规划,并与传统粒子群算法...
金融界2024年12月9日消息,国家知识产权局信息显示,宁夏银星能源股份有限公司申请一项名为“一种基于改进粒子群算法的无人机路径规划方法及系统”的专利,公开号 CN 119088048 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,一种基于改进粒子群算法的无人机路径规划方法及系统,本发明涉及无人机技术领域。解决现有技术中存在无...
金融界2024年12月9日消息,国家知识产权局信息显示,宁夏银星能源股份有限公司申请一项名为“一种基于改进粒子群算法的无人机路径规划方法及系统”的专利,公开号 CN 119088048 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,一种基于改进粒子群算法的无人机路径规划方法及系统,本发明涉及无人机技术领域。解决现有技术中存在无...