计算机应用

作者：汤安迪, 韩统, 徐登武, 谢磊

单位：1. 空军工程大学 研究生院, 西安 710038;2. 空军工程大学 航空工程学院, 西安 710038;3. 94855部队, 浙江 衢州 324000

关键词：优化算法,麻雀搜索算法,混沌算子,反向学习,航迹规划

基金：陕西省自然科学基金资助项目（2020JQ-481）；航空科学基金资助项目（201951096002）。

针对无人机（UAV）航迹规划求解计算量大、难收敛等问题，提出了一种基于混沌麻雀搜索算法（CSSA）的航迹规划方法。首先，建立二维任务空间模型与航迹代价模型，将航迹规划问题转化为多维函数优化问题；其次，采用立方映射初始化种群，并使用反向学习策略（OBL）引入精英粒子，增强种群多样性，扩大搜索区域范围；然后，引入正弦余弦算法（SCA），并采用线性递减策略平衡算法的开发与探索能力，当算法陷入停滞时，采用高斯游走策略帮助算法跳出局部最优；最后，将提出的改进算法在15个基准测试函数中进行性能验证，并应用于航迹规划问题求解。仿真结果表明，CSSA的寻优性能优于粒子群优化（PSO）算法、天牛群优化（BSO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法和麻雀搜索算法（SSA），并且能够快速地得到一条代价最优、满足约束的安全可行航迹，验证了所提方法的有效性。

来源：2021年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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