基于改进精英蚁群算法的无人机三维航迹规划

2020，56（17）1引言近年来，无人机航迹规划问题成为国内外学者研究的热点，尤其在军事、抢险救灾和测绘等领域尤为重要。

为了提高无人机的生存机率并充分发挥其作战优基于改进蚁群算法的三维航迹规划魏江1，王建军1，王健1，2，秦春霞1，梅少辉11.西北工业大学电子信息学院，西安7101292.西北工业大学第365研究所，西安710129摘要：针对蚁群算法在无人机（UAV ）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点，提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV ）三维航迹规划方法。

该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子，从而降低了航迹搜索空间的复杂度，提高了算法的搜索效率和收敛速度。

在利用DEM 数字高程数据建立的搜索空间中，该算法与现有算法相比，规划航迹缩短约24.08%，运行时间减少约11.56%，表明改进蚁群算法在无人机（UAV ）三维航迹规划中的可行性和有效性。

关键词：三维航迹规划；信息素调整因子；路径偏移因子；蚁群算法文献标志码：A 中图分类号：TP273doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0134魏江，王建军，王健，等.基于改进蚁群算法的三维航迹规划.计算机工程与应用，2020，56（17）：217-223.WEI Jiang,WANG Jianjun,WANG Jian,et al.3D path planning based on improved ant colony puter Engi-neering and Applications,2020,56（17）：217-223.3D Path Planning Based on Improved Ant Colony AlgorithmWEI Jiang 1,WANG Jianjun 1,WANG Jian 1，2,QIN Chunxia 1,MEI Shaohui 11.College of Electronic and Information,Northwestern Polytechnical University,Xi ’an 710129,China2.No.365Institute,Northwestern Polytechnical University,Xi ’an 710129,ChinaAbstract ：For overcoming the disadvantages of traditional ant colony algorithm in UAV 3D path planning,such as slow convergence speed and high space complexity,this paper proposes a 3D path planning method for UAV based on improved ant colony algorithm.In this method,the local search strategy and the initial pheromone adjustment factor are improved,and the path offset factor is added to the heuristic function,which reduces the complexity of the path search space and improves the search efficiency and convergence speed of the algorithm.In the search space established using DEM digital elevation data,compared with existing algorithms,the algorithm in this paper shortens the planning path by 24.08%,and the running time of the algorithm is reduced by about 11.56%,which show the feasibility and effectiveness of the improved ant colony algorithm in the 3D path planning of UAVs.Key words ：3D path planning;pheromone adjusting factor;path offset factor;ant colony algorithm基金项目：陕西省重点产业创新链项目（No.2019ZDLGY14-02-02）。

一种基于改进蚁群算法的AGV 小车三维路径规划研究AGV 小车是一种能够自主移动、无需人工操控的智能运输设备，广泛应用于工业生产和物流领域中。

在实际应用中，AGV 小车的路径规划是非常重要的一环，而三维路径规划则更加具有挑战性。

因此，本文基于改进蚁群算法，探讨三维路径规划的研究现状和改进方向，并在此基础上提出了一种新的算法，以帮助AGV 小车实现更加高效和准确的路径规划。

一、研究现状在AGV 小车路径规划领域，变量路径规划方法被广泛应用。

传统的可变规划路径通常使用A*、Dijkstra 等算法，但这些算法应用于三维路径规划面临的挑战主要包括多个目标点、地形、环境和动态障碍物等问题，难以满足实际应用的要求。

近年来，蚁群算法被引入到AGV 小车路径规划中，并受到学术界和工业界的广泛关注。

蚁群算法是一种基于仿生学的优化算法，模拟了蚂蚁在物质流动和信息交互过程中的行为方式，通过大量的个体采用正反馈和信号传递的方式，实现了全局优化的目标。

二、改进方向尽管蚁群算法已被广泛应用于AGV 小车路径规划，但仍存在一些缺陷。

例如，蚂蚁搜索范围过大，从而导致收敛速度较慢，搜索质量较低，陷入局部最优解；蚂蚁行为策略过于简单，导致种群表现难以发挥出全局优化的效果。

因此，本文提出了以下的改进方向：1.改进蚁群算法的信息素更新策略。

传统的蚁群算法通过反馈信息素浓度，有助于蚂蚁发现优秀解和路径，但容易导致陷入局部最优解。

因此，可以引入防止过早收敛的策略，比如引入启发式信息素和启发式规划策略，以提高搜索质量。

2.改进蚁群算法的路线选择策略。

传统的蚁群算法仅通过正反馈的方式，对路线进行选择。

可以引入负反馈机制，使蚂蚁能够适应地形和环境的变化，实现全局搜索效果。

3.对蚂蚁行为进行调整。

蚂蚁行为策略过于简单，往往不能准确和灵活地适应不同的环境和场景。

应该加强对蚂蚁行为策略的分析，以发挥种群表现的最大优化效果。

三、改进算法的实现本文基于改进蚁群算法的思路，提出了一种新的三维路径规划算法。

基于改进蚁群优化算法的AUV三维路径规划
蒲兴成;冼文杰;聂壮
【期刊名称】《智能系统学报》
【年(卷),期】2024(19)3
【摘要】针对蚁群算法在三维路径规划时收敛速度慢且难以收敛至最优的缺点,提出一种新的改进蚁群算法,并将其应用于自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)三维路径规划。

与现有算法相比,改进算法优点主要体现在3个方面:首先,引进伪随机状态转移概率提升算法全局搜索能力;其次,将距离和轨迹限定因子引入启发式函数,距离因子保证搜索不断趋近目标点,在轨迹限定因子约束下,轨迹累计转角更小,以此提升收敛速度和精度;最后,通过扩大信息素增量差距并逐步提高信息素衰减系数,进一步提高路径规划效率。

实验结果表明,改进蚁群算法能够获得累计转角更小路径,且路径长度更小,收敛速度更快。

【总页数】8页(P627-634)
【作者】蒲兴成;冼文杰;聂壮
【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院;铜陵学院数学与计算机学院【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.基于改进型蚁群算法的AUV路径规划
2.改进蚁群算法在AUV三维路径规划中的研究
3.改进型蚁群算法的AUV三维路径规划
4.基于改进蚁群算法的AUV路径规划
5.基于改进鲸鱼优化算法的AUV三维路径规划
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基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划高颖;陈旭;周士军;郭淑霞【摘要】For basic ant colony algorithm is easy to fall into local optimization, slow convergence and resolve defects more batches of cooperative route planning needs, proposed programming algorithm based on improved ant colony algorithm multiple batchesthree⁃dimensional track. The algorithm is based on the weighted sort pheromone update rules, expand differences merits of ants, improve the convergence speed, and uses a random pheromone e⁃vaporation coefficient of adaptive methods, ensuring at the same time make the algorithm convergence speed global optimization , to solve the basic ant colony algorithm is easy to fall into local prematurely most advantages and disad⁃vantages;on this basis, introduced ants subgroup under more constrained conditions of co⁃evolution strategy to solve thethree⁃dimensional track multiple batches collaborative planning. Simulation results show that: the improved ant colony algorithm in computational efficiency and convergence on the basic ant colony algorithm was superior, multi⁃batch cooperative path planning can improve the combat effectiveness of UAVs.%针对基本蚁群算法容易陷入局部寻优、收敛速度慢的缺陷以及解决多批次协同航迹规划问题的需要，提出了基于改进蚁群算法的多批次三维航迹规划算法。

题目无人机自主飞行航迹规划问题摘要本文分别研究了基于二维平面和三维空间的最优航迹规划问题。

对于第一问，我们在忽略地形和无人机操作性能等因素影响的基础上，将影响无人机飞行的“敌方雷达威胁”和“飞行燃油代价”两个因素进行了量化处理，建立了雷达威胁模型和燃油代价模型，并在这两个模型的基础上建立了基于二维平面的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们依据图论中的相关理论，将二维平面划分成了若干网格，然后使用Dijkstra算法来求最优航迹。

对于第二问，我们在第一问的模型的基础上，同时考虑了地形因素和无人机的操作性能（主要是拐弯），增加了“无人机飞行高度代价”和“无人机操作性能”两个指标，并对其进行了量化处理。

同时，我们对雷达威胁模型进行了适当的简化，建立了一个较复杂的、基于三维空间的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们将三维空间划分为若干个小方块，在“无人机操作性能”作为补充约束条件的基础上，采用蚁群算法，得到了最优航迹。

在建立以上两个模型的基础上，我们对每个模型的可行性分别进行了分析。

由于规划的约束条件众多而且模糊性大、研究的各因素之间的相互联系及不同种类无人机的控制方式和任务情况各异，因而模型存在着一定的缺陷。

我们用MATLAB（寸建立的两个模型进行了仿真，分别得到了基于二维平面的最优航迹和基于三维空间最优航迹。

此外，我们分析了所建模型的优缺点，并对模型的完善进行了进一步的探索。

关键词：最优航迹Dijkstra 算法蚁群算法MATLAB仿真1.问题的重述------------------------------------------------------------- 2 2•问题的分析------------------------------------------------------------- 23. 模型假设-------------------------------------------------------------- 34. 符号说明-------------------------------------------------------------- 35. 模型的建立------------------------------------------------------------ 35.1问题一模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 35.2问题二模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 66. 模型的可行性分析与仿真----------------------------------------------- 96.1模型的可行性分析-------------------------------------------------- 96.2模型的仿真------------------------------------------------------- 107. 模型的评价、改进及推广------------------------------------------------- 128. 参考文献------------------------------------------------------------- 149. 附录----------------------------------------------------------------- 15一、问题的重述无人机的发展至今已有70多年的历史，其军事应用主要是执行各种侦察任务。

第３８卷第４期２００８年７月吉林大学学报（工学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖ０１．３８ＮＯ．４Ｊｕｌｙ２００８基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划陈谋，肖健，姜长生（南京航空航天大学自动化学院，南京２１００１６）摘要：研究了一种基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划方法，以保证在敌方防御区域内以最小的被发现概率以及可接受的航程到达目标点。

首先对无入机三维航路规划模型进行分析，在此基础上采用蚁群算法对三维航路进行优化。

将最短路径的信息反馈到系统中作为搜索的指导信号，并改进节点选择方法，以提高应用蚁群算法搜索无人机三维航路的效率。

最后将所研究的方法应用于无人机的三维航路规划，仿真结果表明本文方法是有效的。

关键词：飞行器控制、导航技术；无人机；三维航路规划；改进蚁群算法；信息素；能见度中图分类号：Ｖ２４９，Ｖ２７９文献标识码：Ａ文章编号：１６７１—５４９７（２００８）０４一０９９１一０５ＴｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶｗｉｔｈｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍＣＨＥＮＭｏｕ，ＸＩＡＯＪｉａｎ，ＪＩＡＮＧＣｈａｎｇ－ｓｈｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｓｕｒｅｕｎｍａｎｎｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｔｏｒｅａｃｈｔｈｅｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｍｉｎｉｍｕｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｂｅｉｎｇｆｏｕｎｄｉｎａｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅｐａｔｈ，ａｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗａｓｓｔｕｄｉｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＦｉｒｓｔｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏａｎｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｎａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｗｉｔｈａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＵＡＶｗａｓｇｉｖｅｎ．Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ，ｔｈｅｍｅｓｓａｇｅｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｓａｓｅａｒｃｈｉｎｇｇｕｉｄａｎｃｅｓｉｇｎａｌ，ａｎｄａｍｏｄｉｆｉｅｄｎｏｄｅｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓａｌｓｏｇｉｖｅｎ．Ｆｏｒｔｈｅｖａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ，ｉｔｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｔｃａｎｏｂｔａｉｎｏｐｔｉｍｕｍｐａｔｈ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＯｆａｅｒｏｃｒａｆｔ；ｕｎｍａｎｎｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）；ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ；ｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ；ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ目前较多的无人机航路规划采用Ａ。

基于改进蚁群算法的移动机器人三维路径规划
作者：刘兆丽朱运海刘成业李向东
来源：《科学与财富》2020年第33期
摘要：路径规划是移动机器人研究领域的核心内容之一，用蚁群算法进行三维路径规划是近年来研究的热点。

传统的蚁群算法应用于三维路径规划时，存在收敛速度慢，容易陷入死锁状态等问题。

本文提出了一种改进蚁群优化算法，首先基于栅格法建立三维空间模型，其次构造新的启发函数，最后改进了信息素的更新原则，从而，从而避免了算法陷入死锁状态，加快了算法的收敛速度。

通過三维仿真实验表明改进算法可以得到最优路径，且路径规划结果优于传统蚁群算法，表明了算法有效性和可行性。

关键词：蚁群算法;三维空间;智能移动机器人;路径规划
（齐鲁工业大学（山东省科学院）自动化研究所山东济南 250353）。

基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法无人机协同任务规划优化是无人机应用领域中的一个重要课题。

为了提高协同任务的效率和减少能耗，研究者们提出了基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法。

本文将讨论该算法的原理、应用场景以及优势。

一、算法原理基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法灵感来源于蚁群行为。

蚁群中的蚂蚁通过释放信息素来与其他蚂蚁进行沟通和协调行动。

这种信息素的释放和感知可以用来解决无人机协同任务规划中的路径问题。

该算法的具体步骤如下：1. 初始化蚁群：随机生成一定数量的蚂蚁，并分配给每个蚂蚁一个起始位置和任务。

2. 更新信息素：根据蚂蚁的路径长度和任务完成情况，更新路径上的信息素数值。

3. 选择下一个位置：根据信息素浓度和启发式函数来选择下一个位置，并更新路径。

4. 判断任务完成：判断蚂蚁是否完成任务，若完成则转移到下一任务，否则转移到下一个位置。

5. 重复步骤2-4，直到所有任务完成。

6. 更新最优路径：根据所有蚂蚁的路径选择，更新全局最优路径。

二、应用场景基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法在以下场景中有广泛的应用：1. 物流配送：多架无人机协同完成快递配送任务，通过算法优化路径规划，提高配送效率。

2. 巡逻监控：多架无人机同时进行巡逻监控，通过算法将监控区域分配给不同无人机，从而提高监控范围和监控效果。

3. 搜索与搜救：多架无人机进行搜救任务，通过算法优化路径规划，提高搜索效率。

三、算法优势基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法相比传统的规划算法具有以下优势：1. 分布式计算：蚂蚁在算法中的分布式搜索过程可以对任务进行并行处理，大大加快计算速度。

2. 自适应性：算法中的信息素更新机制能够自适应任务变化和环境变化，从而提高算法的鲁棒性。

3. 稳健性：算法能够在部分蚂蚁无法完成任务的情况下，仍能寻找到较优解，因此具有更好的稳健性。

4. 省能耗：通过算法优化路径规划，减少无人机的航行距离和航行时间，从而降低能耗。

基于改进蚁群算法的三维空间机器人路径规划胡荟;蔡秀珊【摘要】针对已知环境信息下的移动机器人三维空间路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法.首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素的呈现、路径点的选取以及信息素的更新规则上的改进方法.仿真结果证明了算法的低耗时和实用性.%As regards to the problem of mobile robot path planning in 3d space under the given environmental information, a kind of path planning algorithm is presented based on progressed ant colony algorithm. This paper describes a simple and effective environment modeling method, and then provides methods of algorithm improvement on pheromone representation,route point choosing and pheromone updating rules. The simulation results show low time-consuming and practicality of algorithm.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)011【总页数】4页(P95-98)【关键词】三维空间;路径规划;蚁群算法;环境建模;信息素【作者】胡荟;蔡秀珊【作者单位】浙江师范大学数理与信息学院,金华321004;浙江师范大学数理与信息学院,金华321004【正文语种】中文移动机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从给定出发点到目标点的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物，并且在保证安全性的条件下寻找最短的避障路径。

基于蚁群算法的⽆⼈机航迹规划航迹规划是⽆⼈机的关键智能技术，在地理环境信息已知的条件下，如何综合考虑威胁和油耗，给出⼀条最优的⾃动航⾏路径，是⽆⼈机航迹规划要解决的问题。

%% 环境设置XB=200;%X轴边界YB=200;%Y轴边界DD=5;%⽹格化粒度XY0=[0,50];%起始点坐标%⽬标点坐标XYT=...[100,120;125,108;165, 90;115, 30;];%⽬标点半径TR=[5,5,5,5,5];%威胁点坐标XYS=...[32, 60;40, 80;60, 88;56, 20;70, 60;130, 70;90,135;];%威胁点半径SR=[12,15,20,11,15,22,10];% %% 绘制态势图% figure% hold on% plot([XY0(1,1),XY0(1,1)],[XY0(1,2),XY0(1,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); % L1=size(XYT,1);% for i=1:L1% plot([XYT(i,1),XYT(i,1)],[XYT(i,2),XYT(i,2)],'^k','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); % end% L2=size(XYS,1);% for i=1:L2% plot([XYS(i,1),XYS(i,1)],[XYS(i,2),XYS(i,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',6); % alpha=[0:(pi/100):2*pi];% X=XYS(i,1)+SR(i)*cos(alpha);% Y=XYS(i,2)+SR(i)*sin(alpha);% plot(X,Y,'-b','LineWidth',1);% end% axis([0,XB,0,YB]);% grid on%% 确定线路框架% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensim%% 绘图figurehold onplot([XY0(1,1),XY0(1,1)],[XY0(1,2),XY0(1,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8);L1=size(XYT,1);for i=1:L1plot([XYT(i,1),XYT(i,1)],[XYT(i,2),XYT(i,2)],'^k','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); endL2=size(XYS,1);for i=1:L2plot([XYS(i,1),XYS(i,1)],[XYS(i,2),XYS(i,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',6); alpha=[0:(pi/100):2*pi];X=XYS(i,1)+SR(i)*cos(alpha);Y=XYS(i,2)+SR(i)*sin(alpha);plot(X,Y,'-b','LineWidth',1);endaxis([0,XB,0,YB]);grid onL=length(AllRoad);for i=1:(L-1)RA=AllRoad(i);RB=AllRoad(i+1);xa=DD*floor(RA/LX);ya=DD*(LX-mod(RA,LX));xb=DD*floor(RB/LX);yb=DD*(LX-mod(RB,LX));plot([xa,xb],[ya,yb],'.-r','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',4); hold onend%% 路径平滑与长度计算L=length(AllRoad);RXY=zeros(L,2);for i=1:LRA=AllRoad(i);RXY(i,1)=DD*floor(RA/LX);RXY(i,2)=DD*(LX-mod(RA,LX));endAllLen=0;for i=1:(L-1)RA=AllRoad(i);RB=AllRoad(i+1);xa=DD*floor(RA/LX);ya=DD*(LX-mod(RA,LX));xb=DD*floor(RB/LX);yb=DD*(LX-mod(RB,LX));d=sqrt((xa-xb)^2+(ya-yb)^2);AllLen=AllLen+d;enddisp('路径总长度为');disp(AllLen);RRXY=RXY;for i=2:(L-2)RRXY(i,:)=0.3*RXY(i-1,:)+0.4*RXY(i,:)+0.3*RXY(i+1,:);endRRXY(1,:)=0.3*RXY(L-1,:)+0.4*RXY(1,:)+0.3*RXY(2,:);RRXY(L-1,:)=0.3*RXY(L-2,:)+0.4*RXY(L-1,:)+0.3*RXY(1,:);RRXY(L,:)=RRXY(1,:);%% 绘图figurehold onplot([XY0(1,1),XY0(1,1)],[XY0(1,2),XY0(1,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); L1=size(XYT,1);for i=1:L1plot([XYT(i,1),XYT(i,1)],[XYT(i,2),XYT(i,2)],'^k','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); endL2=size(XYS,1);for i=1:L2plot([XYS(i,1),XYS(i,1)],[XYS(i,2),XYS(i,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',6); alpha=[0:(pi/100):2*pi];X=XYS(i,1)+SR(i)*cos(alpha);Y=XYS(i,2)+SR(i)*sin(alpha);plot(X,Y,'-b','LineWidth',1);endaxis([0,XB,0,YB]);grid onL=length(AllRoad);for i=1:(L-1)xa=RRXY(i,1);ya=RRXY(i,2);xb=RRXY(i+1,1);yb=RRXY(i+1,2);plot([xa,xb],[ya,yb],'.-r','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',4);hold onend。

基于改进蚁群算法的突发威胁环境下多无人机协同规划航迹研究基于改进蚁群算法的突发威胁环境下多无人机协同规划航迹研究一、引言无人机技术的飞速发展已经引起了广泛的关注和应用。

无人机在军事领域、物流运输、环境监测等众多领域具有重要的作用。

在实际应用中，无人机常常需要协同工作，以完成更加复杂的任务。

而在突发威胁环境下，如恶劣天气、无线通信干扰等情况，无人机的航迹规划面临诸多挑战，需要采取相应的措施来保证任务的完成。

本文将探讨基于改进蚁群算法的多无人机协同规划航迹的研究。

二、无人机协同规划航迹的挑战在突发威胁环境下，多无人机协同规划航迹面临以下挑战： 1. 动态障碍物：突发威胁环境下，障碍物的移动可能会带来严重的危险。

无人机需要实时感知并规避这些障碍物，以确保安全。

2. 通信干扰：无线通信受到干扰可能导致无人机之间的信息传递失败，从而使协同规划航迹变得困难。

3. 资源分配：多无人机协同规划航迹需要进行任务分配和资源优化，以使各个无人机能够达到最佳状态。

4. 算法效率：无人机通常需要在有限的时间内做出决策，因此协同规划航迹的算法需要具备高效性。

三、改进蚁群算法蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的启发式寻优算法，具有全局搜索能力和自适应性的特点。

然而，传统蚁群算法对于复杂问题的收敛速度较慢，容易陷入局部最优解。

因此，针对无人机协同规划航迹问题，本文提出了一种改进蚁群算法。

改进蚁群算法结合了遗传算法和模拟退火算法的思想，以加快收敛速度并增强全局搜索能力。

具体来说，改进蚁群算法的步骤如下：1. 初始化蚁群，设置初始信息素浓度。

2. 每一只蚂蚁根据信息素浓度和启发函数选择下一步动作。

3. 更新信息素浓度，增强路径的信息量。

4. 迭代上述步骤，直到满足终止条件。

改进蚁群算法通过引入遗传算法的交叉和变异操作，增加了蚁群算法的多样性，避免陷入局部最优解。

同时，模拟退火算法的思想也有助于跳出局部最优解，进一步提高算法的搜索能力。

基于改进蚁群算法的UUV三维路径规划方法
温志文;蔡卫军;杨春武
【期刊名称】《鱼雷技术》
【年(卷),期】2016(024)002
【摘要】路径规划是水下无人航行器(UUV)研究领域的重要课题之一.针对已有蚁群算法在采用加权和法处理多个目标同时优化的路径规划问题时出现加权系数取值不确定性、目标函数偏离理想值、算法运行效率较低等问题,以及为了避免蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法.该方法基于Pareto非劣最优解集的思想对多个目标进行优化组合,同时加入了趋向位置目标的吸引策略,有效克服了上述缺陷.3D环境下的仿真试验证明了该方法的有效性和可行性.
【总页数】6页(P120-125)
【作者】温志文;蔡卫军;杨春武
【作者单位】中国船舶重工集团公司第705研究所,陕西西安,710077;水下信息与控制国家重点实验室,陕西西安,710077;中国船舶重工集团公司第705研究所,陕西西安,710077;中国船舶重工集团公司第705研究所,陕西西安,710077
【正文语种】中文
【中图分类】TJ630.33
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1.基于改进蚁群算法的三维安全路径规划方法 [J], 康鹰;杨清山;冯清贤
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3.基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划研究 [J], 来佳音;赵泳成
4.基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法 [J], 景云鹏;金志坤;刘刚
5.基于改进蚁群算法的三维路径规划研究 [J], 鲁飞;鲁照权;牛晨;孙伟业;詹浩东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。