遗传模拟退火算法：优化无人机航迹规划

本文主要探讨了"基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划"这一关键技术，发表于2014年的《沈阳航空航天大学学报》第31卷第1期。作者邱福生、杨建平和邵绪威针对无人机任务规划系统中的关键需求，提出了一种融合模拟退火算法和遗传算法的航迹规划方法。 无人机因其广阔的工作空间，对航迹规划提出了高效率和安全性要求。传统的航迹规划技术面临复杂环境和众多约束条件的挑战，遗传模拟退火算法正是为解决这些问题而设计。该算法巧妙地利用了模拟退火算法的概率突跳特性，这种特性允许算法在搜索过程中随机跳出当前最优解，以探索新的可能路径，提高了搜索的全局优化性能。同时，遗传算法的并行性和多样性使其在大量候选解决方案中迅速找到最优秀解，确保了航迹规划的高效性。 文章首先构建了飞行区域的数字地图模型和防空威胁区模型，这一步骤对于规划避开危险区域至关重要。然后，通过遗传模拟退火算法，算法能够在满足无人机飞行约束的前提下，实时生成并优化航迹，使之既安全又具有最优的效率。算法的优势在于其灵活性和鲁棒性，即使在复杂的环境中，也能找到有效的航迹规划方案。 仿真结果显示，采用这种方法，无人机能智能地自动避开模拟数字地图中的威胁区，生成一条既安全又高效的航迹。此外，该算法还能保证航线的完整性，即不会出现断裂或重复路径，从而确保任务的顺利执行。 关键词包括：无人机、航迹规划、遗传模拟退火算法和威胁区，这些关键词揭示了论文的核心内容和研究焦点。中图分类号V249.12以及文献标志码A，表明了文章在无人飞行器技术领域的学术地位。最后，论文引用的DOI提供了方便读者获取全文的途径。 这篇文章对无人机航迹规划领域的一个重要进展进行了深入研究，展示了如何通过遗传模拟退火算法解决无人机在实际应用中的导航难题，具有较高的实用价值和理论意义。