基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

作     者：张耀中 李寄玮 胡波 张建东 ZHANG Yao-zhong;LI Ji-wei;HU Bo;ZHANG Jian-dong

作者机构：西北工业大学电子信息学院西安710129 

基　　金：军队预研基金(9140c470xxx14) 西北工业大学研究生创意创新种子基金资助项目(Z2016125) 

出 版 物：《火力与指挥控制》 (Fire Control & Command Control)

年 卷 期：2017年第42卷第5期

页      码：139-145页

摘      要：针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。

主 题 词：航路规划 无人机 蚁群算法 协同进化 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-0640.2017.05.031

馆 藏 号：203232301...