[发明专利]一种三维蚁群航迹优化方法

权利要求书

1.一种三维蚁群航迹优化方法，应用于无人机航迹规划，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：建立三维环境模型；

步骤2：向三维环境模型输入初始信息素，设定起点和终点，设置算法参数；

步骤3：将蚂蚁置于起点，获取当前状态转移概率；

步骤4：在起点和终点之间每个节点周围设计搜索域，搜索域中的节点设置优先搜索集，获取搜索域中节点自适应阈值；

步骤5：将当前状态转移概率与自适应阈值相比较，根据比较结果选择蚂蚁行走的下一节点：

步骤6：实时更新蚂蚁行进路径及对应路径长度；

步骤7：循环步骤3至步骤6直至该蚂蚁到达终点；

步骤8：循环步骤3至步骤7直至该代的M只蚂蚁全部遍历；

步骤9：动态更新信息启发因子α、期望启发因子β以及信息素；

步骤10：循环步骤3至步骤9直至迭代完成，获得基于蚁群生成的对应路径；

步骤11：对生成的对应路径进行优化处理并输出最优航迹路径。

2.根据权利要求1所述的一种三维蚁群航迹优化方法，其特征在于，所述的步骤2中的算法参数包括迭代总次数N、每代蚂蚁总数M、信息素强度系数Q、信息素挥发系数ρ、初始的信息启发因子α和初始的期望启发因子β。

3.根据权利要求1所述的一种三维蚁群航迹优化方法，其特征在于，所述的步骤5中的将当前状态转移概率与自适应阈值相比较，根据比较结果选择蚂蚁行走的下一节点的选择规则，其对应的描述公式为：

式中，q_{(i+1,j+1,k+1)}为下一节点的位置，η_ijk为节点(i,j,k)上所带的启发因子。

4.根据权利要求1所述的一种三维蚁群航迹优化方法，其特征在于，所述的步骤9中的信息素的局部更新公式为：

τ_ijk＝(1-λ)τ_ijk+λτ₀

λ∈(0,1)

式中，τ₀为初始的信息素值，λ为信息素的衰减系数，τ_ijk为节点(i,j,k)上所带的信息素值。

5.根据权利要求1所述的一种三维蚁群航迹优化方法，其特征在于，所述的步骤9中的信息素的全局更新公式为：

τ_ijk＝(1-λ)τ_ijk+λΔτ_ijk

式中，Δτ_ijk为所有蚂蚁在航迹上所有节点(i,j,k)的信息素增量，C为常数，length(α₁)为第α₁个蚂蚁完成路径的长度。

6.根据权利要求3所述的一种三维蚁群航迹优化方法，其特征在于，所述的启发因子的计算公式为：

式中，η为启发因子，D为距离因子，S₀为可行点与不可行点的判定结果值，η₁为角度因子。

7.根据权利要求6所述的一种三维蚁群航迹优化方法，其特征在于，所述的可行点与不可行点的判定结果值，其计算公式为：

式中，h为带扩展节点的高度，map为带扩展节点对应于三维地图的高度。