[发明专利]一种基于改进粒子群优化算法的三维轨迹规划方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群优化算法的三维轨迹规划方法，其特征在于，粒子在航迹空间对最优三维轨迹进行搜索的过程中，执行如下步骤：

在不同的粒子种群迭代进化阶段设置不同的惯性权重：在设定进化前期阶段使用最大惯性权重使全局收敛，在设定进化后期使用最小惯性权重使局部收敛；

基于种群多样性在粒子的运动过程增加扰动变异操作：包括对粒子进行位置扰动、全局极值和个体极值的变异更新以及对粒子进行发散持续代数设置，包括：

当粒子群体在设定进化前期阶段聚集在最优航迹空间位置时，对设定数量的粒子进行位置扰动；

当粒子群优化算法的全局极值在设定的过去进化阶段内已经停滞，通过插值算法计算新的全局极值，判断其是否优于计算前的全局极值，若是则替换为新的全局极值；

当粒子群优化算法的个体极值在设定的过去进化阶段内已经停滞，对粒子i进行反向变异计算新的个体极值，判断其是否优于变异前的个体极值，若是则替换为新的个体极值；

当粒子群体在设定进化前期阶段的种群多样性趋于收敛时，选取设定数量的粒子，并设置所选取粒子的发散持续代数，使其在航迹空间中的搜索运动区域发散；

基于约束条件对不可行粒子的选择：比较不可行粒子的约束违反函数，保留约束违反函数小的不可行粒子，并继续参与粒子种群迭代进化，而未胜出的粒子由于违反约束条件直接舍弃。

2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群优化算法的三维轨迹规划方法，其特征在于，航迹空间设置多优化参数，即多维度航迹空间，对不同维度采用不同的惯性权重：

设置惯性权重按如下规律变化：

式中：w₀为惯性权重最小值，w₁为惯性权重最大值，0≤K_w,j≤1，K_wj表示粒子i在第j维空间中与群体最优位置的接近程度，l为迭代次数，l_max为最大迭代次数。

3.根据权利要求1所述的基于改进粒子群优化算法的三维轨迹规划方法，其特征在于，不可行粒子为不满足终端高度约束、终端落脚约束、动压范围约束以及过载范围约束条件的粒子，定义约束违反函数：

式中：M_v为群体中不可行粒子总数；u_V,i表示背离约束值的程度评价；

式中，Ψ₁,Ψ₂,Ψ₃,Ψ₄分别表示上述四种约束偏离程度归一化值；

比较多个不可行粒子，保留f_V,i小的不可行粒子。