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摘要：本发明属于异构载体集群协同航路规划领域，公开了一种异构载体集群航路规划哈里斯鹰优化算法及系统，包括：初始化哈里斯鹰种群；引入基于对立的学习，将初始化哈里斯鹰种群中所有个体的目标函数值和对立学习过后的个体目标函数值进行对比，保留目标函数值低的个体更新哈里斯鹰种群；检查哈里斯鹰个体是否在搜索区域内，根据确定的目标函数得出每个哈里斯鹰个体的目标函数值；更新猎物位置，将目标函数值最低的哈里斯鹰个体的位置作为猎物的位置。本发明得到的航路全局更优、全局搜索能力强、收敛精度高、收敛速度快、航程明显缩短、运算速度快，更加符合任务需要。
主权项：1.一种异构载体集群航路规划哈里斯鹰优化算法，其特征在于，该算法具体包括：S1：初始化哈里斯鹰种群，包括种群大小，最大迭代次数和哈里斯鹰个体的上限和下限等，确定目标函数中各参数的值；S2：引入基于对立的学习，将初始化哈里斯鹰种群中所有个体的目标函数值和对立学习过后的个体目标函数值进行对比，保留目标函数值低的个体更新哈里斯鹰种群；S3：检查哈里斯鹰个体是否在搜索区域内，根据确定的目标函数得出每个哈里斯鹰个体的目标函数值；S4：更新猎物位置，将目标函数值最低的哈里斯鹰个体的位置作为猎物的位置；S5：根据选择性条件反对的判断依据，满足条件则采用选择性反对的策略更新哈里斯鹰种群的位置，不满足条件则根据引入非线性能量因子的哈里斯鹰捕猎规则更新哈里斯鹰种群位置；S6：算法结束条件检查，检查是否满足最大迭代次数判断，符合条件时结束算法输出最优航路点和目标函数值，否则转回S3继续循环；S7：将最优航路点转换为最优航路。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种异构载体集群航路规划哈里斯鹰优化算法及系统
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