Voronoi图与ACO算法：UCAV航路规划的创新解决方案

本文主要探讨了一种结合Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机（Uninhabited Combat Air Vehicle, UCAV）航路规划策略。Voronoi图作为一种空间分割方法，它通过战场上的多威胁源分布来构建一个有效的航路模型，每个区域代表一个威胁程度，边的权重则综合考虑威胁代价和燃油消耗。这种图能够直观反映安全性和效率之间的平衡。 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）算法则源于蚂蚁觅食行为的模拟，它是一种全局搜索的启发式算法，通过模拟蚂蚁释放的信息素（pheromone）来引导路径选择。在本文中，作者提出了一种改进的ACO算法模型，该模型在Voronoi图的基础上进行航路规划，信息素的更新规则考虑了路径的长度和探索性，使得算法能够在搜索过程中不断优化路径质量。 具体实现上，作者首先构建了一个基于Voronoi图的威胁评估模型，计算每条边的总代价，然后利用ACO算法寻找具有最低代价的航路。这个过程涉及到蚂蚁的选择、信息素的模拟扩散以及路径更新等关键步骤。在实验部分，作者针对不同类型的UCAV空战情境进行了系列仿真，验证了这种融合Voronoi图和ACO算法的航路规划方法在解决实际UCAV航路规划问题中的实用性和有效性。 本文的研究成果提供了一种有效且高效的UCAV航路规划策略，有助于提升无人作战飞机在复杂环境下的自主决策和生存能力，对于无人航空器领域的战术规划和控制具有重要的理论价值和实践意义。未来可能的研究方向包括进一步优化算法效率，以及结合实时环境变化动态调整航路规划。