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基于混沌麻雀搜索算法的无人机航迹规划方法
资料介绍
针对无人机航迹规划求解计算量大、难收敛等问题，提出了一种基于混沌麻雀搜索算法的航迹规划方法。首先，
建立二维任务空间模型与航迹代价模型，将航迹规划问题转化为多维函数优化问题。其次，采用立方映射初始化种群，并使
用反向学习策略，引入精英粒子，增强种群多样性，扩大搜索区域范围。然后引入正余弦算法，并采用线性递减策略，平衡
算法开发与探索能力；当算法陷入停滞时，采用高斯游走策略帮助算法跳出停滞。最后，将提出的改进算法在
15
个基准测试
函数中进行性能验证，并应用于航迹规划问题求解。仿真结果表明，改进后的混沌麻雀搜索算法寻优性能优于粒子群算法
（
PSO
）、天牛群算法（
BSO
）、鲸鱼优化算法（
WOA
）、灰狼优化算法（
GWO
）和麻雀搜索算法（
SSA
），并且能够快速
地得到一条代价最优、满足约束的安全可行航迹，证明了该方法的有效性。
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| 文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
| 基于混沌麻雀搜索算法的无人机航迹规划方法_汤安迪.caj | 1652KB | 2020-12-02 08:35:40 |
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资料：bitboy
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