[发明专利]基于人工势场的进化算法的飞行物航迹规划方法

摘要

本发明提供一种基于人工势场的进化算法的飞行物航迹规划方法，通过分别进化航迹点，并通过人工势场在各个航迹点之间增加间隔点，可以更好地利用指导进化，得到更高的质量航迹点。经过实际能力验证，在复杂的山地场景中，本发明在有效性和效率上均较现有的独立航迹点进化算法具有明显优势。

主权项

1.基于人工势场的进化算法的飞行物航迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：初始化多个航迹点，并在多个航迹点的基础上初始化Np条航迹线，每条航迹线上具有相同数量的Nw个航迹点；步骤S2：初始化第一个迭代周期的每条航迹线第一个航迹点的交叉操作的自适应参数μCRj,1(1)及变异操作的自适应参数μFj,1(1)；并初始化第一个迭代周期中CR和F的理想值SCR(1)和SF(1)；其中，j代表每个航迹点，其值介于2至Np；步骤S3：自适应生成每条航迹线第一个航迹点的CR值和F值；步骤S4：从当前迭代周期t中的所有航迹点中，选择前q％好的航迹点对应的航迹线，并从这些航迹线中随机选取一条同时，再随机选取两条航迹线和其中，及属于三条不同的航迹线；步骤S5：根据下述公式,对及之外的所有航迹线上的所有航迹点生成一个潜在航迹点其中，i代表航迹点，其值介于2至Nw；j代表航迹线，其值介于2至Np；及分别代表航迹线及上对应的航迹点；每条航迹线上，各航迹点的μ_CR^j,i(t)及对应的F值随航迹点的不同也进行相应更新；步骤S6：生成m_rand＝randint(1,3)，构建一个中间航迹点对于m∈(1,3)，如果满足m＝m_rand或rand(0,1)<CR中的任一项，则否则其中，m_rand＝randint(1,3)表示从1、2或3中随机选择一个数值，rand(0,1)<CR表示从0到1之间随机选择一个数值；m表示航迹点在xyz轴坐标上的适应值；步骤S7：根据下述规则，确定下一次迭代周期中相应航迹线上的航迹点：如果则否则之后，CR→SCR(t),F→SF(t)CR→SCR(t),F→SF(t)表示记录成功进化后CR和F的值，并从中得到CR和F的理想值SCR(t)及SF(t)；步骤S8：根据下述公式，计算下一个迭代周期的每个航迹点交叉操作的自适应参数μCRi(t+1)及变异操作的自适应参数μFi(t+1)：μCRj,i(t+1)＝(1‑c)μCRj,i(t)+c﹒meanA[SCR(t)]；μFj,i(t+1)＝(1‑c)μFj,i(t)+c﹒meanL[SF(t)]；并且，自适应生成下一个迭代周期各航迹点的CR值和F值；其中，meanA[SCR(t)]和meanL[SF(t)]分别表示上一个迭代周期中，多个CR的理想值的平均值，以及多个F的理想值的平均值；步骤S9：重复步骤S4至步骤S9，依次完成所有迭代周期的航迹点及航迹线更新，以从最终的航迹线中选择最佳航线；步骤S10：在每条航迹线的相邻航迹点之间均匀划分多个间隔点。