智能飛行器航跡快速規(guī)劃改進算法研究
發(fā)布時間:2022-04-23 17:30
本文基于禁忌搜索算法和Dijkstra算法提出一種啟發(fā)式算法,在改進禁忌搜索算法中,選擇一系列搜索方向作為試探方向,選擇讓目標(biāo)函數(shù)具有更大選擇性的可行解為下一初始點,并更新禁忌域以此尋找最優(yōu)點。在改進Dijkstra算法中,通過對校正點采用永久和臨時標(biāo)號的方式,通過先遍歷還沒有最短路中的校正點,選出一個距離最近已經(jīng)在最短路集合中的校正點,并把它加入到最短路中,時刻更新最短路,直到所有可行校正點都加入到最短路中。通過不斷的賦值并更新初始點,尋找下一可行域中滿足水平校正和垂直校正約束的校正點,最后在兩種可行解中選取最優(yōu)解,用于極小化航跡長度和校正次數(shù)加權(quán)和。
【文章頁數(shù)】:1 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Path planning for mobile robot using self-adaptive learning particle swarm optimization[J]. Guangsheng LI,Wusheng CHOU. Science China(Information Sciences). 2018(05)
[2]基于變步長稀疏A*搜索和MPC的多無人機層次化協(xié)同航跡規(guī)劃[J]. 薄寧,李相民,代進進,唐嘉鈺. 指揮控制與仿真. 2018(02)
本文編號:3647650
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【參考文獻】:
期刊論文
[1]Path planning for mobile robot using self-adaptive learning particle swarm optimization[J]. Guangsheng LI,Wusheng CHOU. Science China(Information Sciences). 2018(05)
[2]基于變步長稀疏A*搜索和MPC的多無人機層次化協(xié)同航跡規(guī)劃[J]. 薄寧,李相民,代進進,唐嘉鈺. 指揮控制與仿真. 2018(02)
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