改进蜣螂算法在无人机航迹规划中的应用

"基于改进蜣螂算法的无人机航迹规划-甄然.pdf" 本文主要探讨了无人机（UAV）航迹规划的问题，并提出了一种基于改进蜣螂算法（PLDBO）的解决方案。在无人机飞行过程中，航迹规划是一项至关重要的任务，它涉及到如何在满足各种限制条件下，如飞行安全、能耗最小化、飞行时间最短等因素，制定出最佳的飞行路径。传统的航迹规划方法可能面临计算量大、收敛速度慢等挑战，因此需要寻求新的优化算法来提高效率。 蜣螂算法（Dung Beetle Algorithm）是一种仿生优化算法，灵感来源于自然界中蜣螂滚动粪球的行为。这种算法在解决全局优化问题时表现出良好的探索能力和全局寻优性能。然而，原始的蜣螂算法在处理复杂问题时可能存在早熟收敛和局部最优的问题。为此，作者甄然等人提出了改进的蜣螂算法（PLDBO），旨在改善这些问题，提高算法的收敛速度和路径规划的精度。 在改进的蜣螂算法中，研究者首先构建了一个三维任务空间模型，该模型考虑了无人机在空间中的运动特性。同时，他们定义了一个综合成本函数，该函数综合了飞行距离、飞行时间、能耗等多种因素，以评估路径规划的质量。通过这个成本函数，算法的目标是找到一条使得成本最小化的路径。 在实际应用中，PLDBO算法通过引入一些策略，如动态调整参数、增加种群多样性以及采用精英策略保留优秀解，来提高算法的搜索效率和避免陷入局部最优。此外，算法还考虑了环境约束，如地理障碍、通信范围限制以及飞行高度限制，确保生成的航迹既实际可行又高效。 实验结果表明，改进的蜣螂算法在无人机航迹规划问题上的表现优于未经改进的版本和其他常见的优化算法。它能够快速找到接近全局最优的飞行路径，这对于实时的无人机任务规划和自主导航具有重要意义。 这篇论文为无人机航迹规划提供了一个创新的优化工具，改进的蜣螂算法在解决此类问题时展现出了高效性和实用性。这项工作不仅对无人机领域的理论研究有所贡献，也为实际的无人机飞行控制和任务规划提供了有价值的参考。