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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明实施一种基于改进鲸鱼算法的无人机飞行轨迹规划方法。方法模拟无人机的飞行环境，构建无人机轨迹指标函数，基于改进的鲸鱼算法将无人机轨迹指标函数作为目标函数，设置参数初始化鲸鱼种群，将无人机轨迹指标函数作为个体的适应度计算新的收敛因子a和计算系数向量A，设立随机概率P1判断鲸鱼个体更新机制，引入惯性权重W通过鲸鱼算法的位置更新机制更新鲸鱼个体位置，得到最优飞行轨迹。本发明采用改进的鲸鱼算法对无人机的飞行轨迹规划时，提高飞行轨迹规划的稳定性与精确性。

主权项：1.一种基于改进鲸鱼算法的无人机飞行轨迹规划方法，其特征在于，包括：S1：根据飞行长度代价，飞行能耗代价，货物质量代价，天气威胁代价，模拟无人机飞行环境，构建无人机轨迹指标函数；S2：基于改进鲸鱼算法将无人机轨迹指标函数作为待优化的目标函数，求解所述无人机轨迹指标函数，得到无人机飞行的最优轨迹；其中，所述步骤S2具体包括：S21：初始化鲸鱼种群，设定最大迭代次数T，当前迭代次数t，初始概率P，新的收敛因子a，鲸鱼个数n，并令t＝1；S22：将无人机轨迹指标函数作为个体的适应度，通过最大迭代次数T和迭代次数t计算新的收敛因子a，并计算系数向量A；计算新的收敛因子a： 计算系数向量A：A＝2ar-a其中，r是0,1区间的随机数；π为常数；S23：设立随机概率P1＝1-log1+9tT，根据鲸鱼算法个体更新机制，引入惯性权重W更新鲸鱼个体位置；若初始概率P＜P1且|A|1时，则根据新的收敛因子a采用随机搜索方式更新位置；若初始概率P＜P1且|A|≤1时，则根据新的收敛因子a采用包围方式更新位置；若初始概率P≥P1时，则根据新的收敛因子a采用螺旋方式更新位置；引入惯性权重W对鲸鱼位置进行更新，W定义为： 鲸鱼种群位置更新公式为：当初始概率P1-log1+9tT且|A|1时，采用随机搜索方式更新位置：Xt+1＝Xrand×W-A×Drand；当初始概率P1-log1+9tT且|A|≤1时，采用包围搜索方式更新位置：Xt+1＝X*t×W-A×D1；当初始概率P≥1-log1+9tT时，采用螺旋搜索方式更新位置：Xt+1＝D2×eblcos2πl+X*t×1-W；其中，X*t为最佳解的位置，Xt为t时刻无人机的位置，Xt+1为t+1时刻无人机的位置，D1＝|c·X*t-Xt|，Drand＝|c·Xrand-Xt|，c＝2r，Xrand为鲸鱼群体中任意鲸鱼的位置；S24：如果t＜最大迭代次数T，则令t＝t+1，返回步骤S22；如果t≥T，则输出全局最优解；该解作为无人机路径指标评价函数的最小值，即是目标函数的最优解；S25：将S24得到的最优解构成n维离散点集合；S26：将离散的轨迹点按照次序平滑连接，得出无人机飞行的最优轨迹。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种基于改进鲸鱼算法的无人机飞行轨迹规划方法