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题名多方向跳跃翻筋斗鼠群算法的UAV三维路径规划
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作者
解瑞云
海本斋
郭祖华
李萍
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机构
河南工学院电缆工程学院
河南省线缆结构与材料重点实验室
河南师范大学教育学部
河南工学院计算机科学与技术学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第1期88-94,98,共8页
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基金
河南省科技攻关项目(242102210119,242102210029)
河南省高等学校重点科研项目(23A520020)
+4 种基金
河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2024SJGLX0559)、2023年度河南省普通本科高等学校智慧教学研究专项项目—基于智慧教学平台的“新工科”混合教学模式构建与应用研究
横向课题—高密度人群课堂环境下的学生学习行为识别技术开发
2024年度新乡市软科学研究计划项目(RKX2024015)
2023年校级科研反哺教学专项课题(XJ2023002402,XJ2023001702)
河南工学院校级教改项目(2024JGZD009,2024JG-YB035)。
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文摘
针对鼠群搜索算法(Rat Swarm Optimizer,RSO)在求解无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)三维路径规划问题时的收敛精度低,易早熟等问题,提出了一种基于多方向跳跃翻筋斗鼠群算法(Multi-Direction Jump and Somersault RSO,MJSRSO)的UAV三维路径规划方法。首先,建立了UAV三维路径规划优化模型;其次,在MJSRSO算法中,引入It⁃erative混沌自适应小孔成像学习策略初始化种群以增强种群多样性;同时融入了多方向跳跃型捕食和莱维翻筋斗追逐策略,并利用双平衡自适应对称锥形因子更好地控制算法局部开发和全局探索,提高算法的寻优能力。最后,利用MJSRSO算法求解了不同的UAV三维路径规划问题。仿真结果表明,这里提出的MJSRSO算法能够规划出代价最小的安全飞行路径,其寻优性能优于其他算法,证明了所提出的无人机三维路径规划方法的有效性和优越性。
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关键词
无人机
鼠群优化算法
三维路径规划
自适应小孔成像学习
多方向跳跃策略
莱维翻筋斗策略
双平衡自适应对称锥形因子
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Keywords
Unmanned Aerial Vehicle
3D Path Planning
Rat Swarm Optimizer
Adaptive Keyhole Imaging Learning
Multi-Direction Jump Strategy
Levy Somersault Strategy
Double-Balance Adaptive Symmetric Taper Factor
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多策略鼠群优化算法的无人机三维航迹规划
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作者
解瑞云
海本斋
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机构
河南工学院电缆工程学院
河南省线缆结构与材料重点实验室
河南师范大学教育学部
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第9期112-119,共8页
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基金
河南省科技攻关项目(242102210119,242102230175,242102230167)
河南省高等学校重点科研项目(23A520020)
+4 种基金
河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2024SJGLX0559)
2023年度河南省普通本科高等学校智慧教学研究专项项目—基于智慧教学平台的“新工科”混合教学模式构建与应用研究
横向课题:高密度人群课堂环境下的学生学习行为识别技术开发
2023年校级科研反哺教学专项课题(XJ2023002402,XJ2023001702)
河南工学院校级教改项目(2024JG-ZD009)。
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文摘
针对在复杂电力检测环境中无人机三维航迹规划问题,提出一种基于跳跃式自适应小孔成像反向学习鼠群优化(JAPRSO)算法的无人机三维航迹规划方法。JAPRSO算法引入了Sobol序列初始化种群以增强种群多样性;引入了非线性自适应因子实现动态权衡局部开发和全局搜索能力;嵌入了跳跃式围捕猎物机制以避免算法陷入局部最优;同时,引入跳跃式自适应小孔成像反向学习追赶猎物机制以提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明:所提出的路径规划方法寻优性能优于RSO算法、灰狼优化(GWO)算法,金枪鱼群优化(TSO)算法和海鸥优化(SOA)算法,能够有效地躲避威胁区,快速获得航迹代价最小的安全可行航迹,可适用于求解电力检测方面的无人机三维航迹规划问题。
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关键词
鼠群优化算法
无人机三维航迹规划
非线性自适应因子
跳跃式围捕机制
自适应小孔成像反向学习
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Keywords
Rat Swarm Optimizer
Unmanned Aerial Vehicle Three-Dimensional Path Planning
Nonlinear Adap⁃tive Factor
Jumping Attacked Prey Mechanism
Adaptive Pin-Hole Imaging Opposition-Based Learning Mechanism
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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