MAX-MIN自适应蚁群优化提升UCAV航路规划效率

本文主要探讨了在复杂作战环境下，如何利用蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）进行无人作战飞机（Unmanned Combat Aerial Vehicle, UCAV）的航路规划。传统的ACO算法因其并行实现机制，显示出在UCAV路径规划中的潜在优势，然而，它存在容易陷入局部最优解的问题。为了解决这个问题，研究者们针对基本ACO算法提出了一个MAX-MIN自适应改进策略。 MAX-MIN自适应ACO算法的创新之处在于，它在每次迭代过程中，不仅保留了最佳解，还引入了动态调整的策略，通过最大化每一步的选择概率和最小化剩余路程的不确定度，使得算法能够更好地跳出局部最优，寻找全局最优航路。这种自适应性允许算法根据当前搜索状态实时调整信息素（pheromone）的浓度，从而提高搜索效率。 作者详细地描述了改进ACO算法的实现流程，包括初始化、信息素更新、蚂蚁选择路径、路径评估和更新等关键步骤，确保算法在每次迭代中都能学习到新的路径信息，并逐步优化路径。在实验部分，研究者选择了特定的UCAV任务情境，分别运用改进前后的ACO算法进行了仿真测试。结果显示，经过MAX-MIN自适应优化后的ACO算法，明显提高了UCAV的航路规划效果，降低了被发现的概率，同时提升了航程效率。 因此，该研究对于提升无人作战飞机在敌方防御区域内的任务执行能力具有重要意义，证明了MAX-MIN自适应ACO算法在UCAV航路规划领域的实际应用价值。关键词包括自适应优化、蚁群优化、无人作战飞机、航路规划以及信息素，这些关键词揭示了论文的核心内容和技术背景。