[发明专利]一种基于自适应蚁群算法的无人机最优路径规划方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应蚁群算法的无人机最优路径规划方法，首先将飞行区域网格化，初始化参数，将蚂蚁置于网格起始点；然后将各蚂蚁移到可行路径点直到所有蚂蚁到达目标点，计算可行路径代价并找出本次循环最优路径；接着进行信息更新，对ρ进行适应性调整；最后则输出最优路径。本发明能够有效的提高无人机执行突防侦察任务时的成功率，在敌人防御区域内执行侦察任务前必须规划设计出高效的无人机飞行路径，以保证无人机能够以最小的被发现概率及最优路径到达目标点。根据敌人防通过调整信息素挥发因子大小，使用了一种适用于路径规划的自适应蚁群算法。采用自适应蚁群算法可以得到的最优路径长度，算法收敛时间相对于其他方法明显缩短。

主权项

一种基于自适应蚁群算法的无人机最优路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将飞行区域网格化；步骤2：初始化参数，包括蚂蚁总数m，迭代次数N，信息启发因子α，期望启发因子β；其中，m为大于0的整数，N为大于0的整数，α为大于0的正数，β为大于0的正数；步骤3：将m只蚂蚁置于网格起始点；步骤4：将各蚂蚁移到可行路径点直到所有蚂蚁到达目标点；步骤5：计算可行路径代价并找出本次循环最优路径；步骤6：进行信息更新；步骤7：对信息素挥发因子ρ进行适应性调整；步骤8：判断是否到达指定迭代次数；若否，则回转执行步骤3；若是，则输出最优路径。