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申请/专利权人：航天科工智能运筹与信息安全研究院(武汉)有限公司
摘要：本发明提供了一种基于改进鸽群优化算法的无人机航迹规划方法及系统，包括：构建航迹规划模型；将粒子群优化算法的个体认知能力代入鸽群算法；对种群进行初始化；逐一对粒子个体进行初始化；根据适应度函数分别对粒子个体进行评估，并统计个体最优解和全局最优解；计算种群个体适应度值和个体位置，计算初始化种群中心点位置；逐个个体求解IPIO更新速度，并根据更新速度更新位置，根据适应度函数对个体进行评估；根据种群适应度值和位置，求解当前迭代次数种群中心位置；更新个体最优解和全局最优解；若满足条件，则跳出循环；否则重复步骤七至九。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中鸽群优化算法收敛精度偏低，且易陷入局部最优的技术问题。
主权项：1.一种基于改进鸽群优化算法的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述基于改进鸽群优化算法的无人机航迹规划方法包括：步骤一，构建无人机航迹规划模型；步骤二，将粒子群优化算法的个体认知能力代入鸽群算法以形成改进的鸽群优化算法，利用改进的鸽群优化算法对无人机航迹规划模型进行航迹规划求解；步骤三，对种群进行初始化；步骤四，逐一对粒子个体进行初始化，构造粒子个体对应的初始解；步骤五，根据适应度函数分别对粒子个体进行评估，并统计个体最优解和全局最优解；步骤六，计算种群个体适应度值和个体位置，计算初始化种群中心点位置Xcenter初；步骤七，基于改进的鸽群优化算法，逐个个体求解IPIO更新速度，并根据更新速度更新位置，根据适应度函数对个体进行评估；步骤八，根据种群适应度值和位置，求解当前迭代次数种群中心位置Xcenter；步骤九，更新个体最优解和全局最优解；步骤十，判断是否超出迭代次数或者种群适应度值处于预设阈值范围，若超出迭代次数或种群适应度值处于预设阈值范围内，则跳出循环，完成无人机航迹规划；否则重复所述步骤七至所述步骤九，直至超出迭代次数或种群适应度值处于预设阈值范围内，完成无人机航迹规划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 航天科工智能运筹与信息安全研究院(武汉)有限公司 基于改进鸽群优化算法的无人机航迹规划方法及系统
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