遗传算法在航迹规划中的多样性增强研究

"这篇论文是关于使用遗传算法进行无人飞行器航迹规划的多样性改进，由周志鹏和周成平撰写，他们分别专注于无人飞行器航迹规划算法和算法优化的研究。文章提出针对遗传算法在寻找多条互异解时易过早收敛的问题，设计了新的算子以增强种群多样性，并通过仿真研究验证了改进方案的有效性。" 遗传算法是一种受到生物进化原理启发的优化方法，它通过模拟自然选择、遗传和变异等过程来搜索问题的解决方案。在航迹规划中，遗传算法的目标是找到最优路径或者多个不同的可行路径，以满足无人飞行器在不同条件下的需求。然而，遗传算法的一个主要挑战是可能会过早收敛到局部最优解，导致解决方案的多样性降低，即生成的航迹在空间上相似度较高。 为了克服这个问题，论文提出了对遗传算法的选择与淘汰策略的改进。在传统的遗传算法中，选择通常是基于适应度值，而淘汰则可能过于依赖于个体的性能，这可能导致算法快速失去多样性。因此，论文可能引入了新的选择算子，如锦标赛选择、轮盘赌选择等，以鼓励更多样化的个体存活下来。同时，淘汰策略可能也经过调整，以防止过于优秀的个体过度占据种群，从而维持群体的多样性。 此外，论文可能还对遗传操作，如交叉和变异，进行了微调。交叉操作是为了引入新的基因组合，而变异操作则是在保持原有特性的同时引入随机变化。通过调整这些操作的概率和方式，可以更好地促进群体中的多样性，避免算法陷入局部最优。 论文的仿真研究部分对比了改进后的遗传算法与传统遗传算法的性能，表明改进方案有效地提高了规划结果的多样性。这表明改进后的算法不仅能够找到更优的解，还能发现更多的互异解，这对于无人飞行器的航迹规划来说至关重要，因为它能确保在各种环境和任务需求下有多种选择。 关键词涵盖了遗传算法的核心概念，如种群多样性，以及应用领域，如航迹规划。中图分类号则将该研究定位在计算机科学和技术的特定分支，即与算法和自动化相关的领域。 这篇论文深入探讨了遗传算法在航迹规划中的多样性增强策略，为无人飞行器导航系统的优化提供了理论依据和技术支持，对于提升飞行器的智能决策能力具有重要意义。