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改进粒子群算法及其在航迹规划中的应用

来源期刊:控制工程2019年第8期

论文作者:王闯 董宏丽 谷星澍 李佳慧 陈建玲

文章页码:1466 - 1471

关键词:无人机;航迹规划;随机时滞;改进粒子群算法;

摘    要:针对标准粒子群算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟,局部寻优等缺点,提出了一种新的随机时滞粒子群优化算法(Random Delayed Particle Swarm Optimization,RDPSO)。该算法中,速度更新模型将根据随机变量期望值从一种模式切换到另一种模式。此外,为了减少陷入局部最优现象的发生并扩大搜索空间,在速度更新方程中添加了随机时滞。仿真结果表明了所提出的RDPSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。最后,将RDPSO算法应用于油田巡检无人机航迹规划问题,实验证明RDPSO算法有效地避免了局部最优现象的发生,同时保证了收敛速度。

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改进粒子群算法及其在航迹规划中的应用

王闯,董宏丽,谷星澍,李佳慧,陈建玲

摘 要:针对标准粒子群算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟,局部寻优等缺点,提出了一种新的随机时滞粒子群优化算法(Random Delayed Particle Swarm Optimization,RDPSO)。该算法中,速度更新模型将根据随机变量期望值从一种模式切换到另一种模式。此外,为了减少陷入局部最优现象的发生并扩大搜索空间,在速度更新方程中添加了随机时滞。仿真结果表明了所提出的RDPSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。最后,将RDPSO算法应用于油田巡检无人机航迹规划问题,实验证明RDPSO算法有效地避免了局部最优现象的发生,同时保证了收敛速度。

关键词:无人机;航迹规划;随机时滞;改进粒子群算法;

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