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国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：王翼虎, 王思明
单位：（兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃 兰州 730070）
关键词：粒子群算法,细菌觅食算法,路径规划,
基金：国家自然科学基金（61867003,61263004）
针对传统粒子群算法PSO求解无人机路径规划问题时存在极易陷入局部最优的问题，在PSO算法中引入细菌觅食算法BFO的趋化操作、迁徙操作，以提高其寻优能力。首先根据无人机飞行环境建立三维高程环境模型，并使用路径长度代价、障碍危险代价和航迹高程代价来构造适应度函数；然后在分析了粒子群算法和细菌觅食算法原理及特点的基础上，给出了算法的改进方法及其具体流程。最后，通过Matlab仿真验证表明：混合算法有效改善了粒子群算法的缺陷，在进行无人机路径规划时，相比于传统PSO算法，混合算法寻优精度和稳定性有明显改善。
来源：2020年第9期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
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