[发明专利]一种基于粒子萤火虫群优化算法的无人机航路路径确定方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子萤火虫群优化算法的无人机最优路径确定方法，将粒子群优化与萤火虫群优化算法融合，设计出一种粒子萤火虫群优化算法，基于自然界萤火虫群的生物学原理,受自然界萤火虫通过发光(荧光素)觅食或吸引同伴求偶行为以及鸟群觅食行为的启发,模拟其行为过程建立群智能算法模型,设计出一种高效的粒子萤火虫群优化算法，应用于确定无人机航行路径中，提供了一种性能更加优越的无人机路径确定方法，同时在PGSO中引进并行混合变异策略及在全局最优个体位置附近进行局部搜索的策略，使得PGSO求解无人机航行路径具有更高的飞行速度和定位精度。

主权项

1.一种基于粒子萤火虫群优化算法的无人机航路路径确定方法，包括以下几个步骤：步骤一：根据任务信息确定路径的起始点和目标点，并根据起始点和目标点确定飞行搜索区域；步骤二：以起始点Q(x1，y1)为坐标原点，起始点Q(x1，y1)和目标点M(x2，y2)的连线为横坐标X′，通过以下坐标变换公式实现把坐标点(x1，y1)变换为新坐标点(x′，y′)： θ = a r c s i n y 2 - y 1 | A B → | - - - ( 1 ) ]]> x y = c o s θ s i n θ - s i n θ cos θ · x ′ y ′ + x 1 y 1 - - - ( 2 ) ]]>其中，(x，y)作为原坐标系中的点，经过变换后在新坐标系中的坐标为(x′，y′)，新旧坐标系之间的旋转角度为θ；将新坐标系Ox＇y＇的横坐标X′上的坐标点分为D等分，在相应的节点上作垂线，得到相应纵坐标Y′上的坐标，按顺序连接这些点，得到初始的飞行路径；步骤三：利用粒子萤火虫群优化算法优化无人机路径，其包括以下步骤：3.1 参数初始化：对表示萤火虫个数的种群规模n，表示空间的问题维数m，表示萤火虫的进化代数G，萤火虫的初始荧光素值l0，萤火虫的视觉范围即决策域r0，萤火虫的初始移动步长st，高斯分布变异的方差σ参数初始化；3.2 在新坐标系下，将其横坐标划分为D等分；3.3 部署萤火虫种群分布：假设每个萤火虫个体飞行的轨迹对应一条候选路径；3.4 确定目标函数min J＝kJt+(1-k)Jf (3)计算萤火虫个体对应航路的威胁代价值，wt表示航路上各点的威胁代价；wf表示各点的油耗代价，是航路长度的函数，实验中，wf恒为1；k∈[0，1]表示安全性能与燃油性能的权衡系数，其值可根据无人机所执行的任务而定，如果任务重视飞行的安全性，则k选择较大的值，如果任务需要飞机的快速性，则k选择较小的值，其中威胁代价最小性能指标为： min

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