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申请/专利权人：中国人民解放军92728部队

摘要：本发明公开了一种基于改进蚁群算法的飞机低空突防航线规划方法，包括：重构三维地图建立解空间；设置高度约束条件、角度约束条件和距离约束条件；通过粒子群算法对蚁群算法的参数进行优化求解，得到最佳信息启发因子和最佳期望启发因子；基于信息素浓度和启发值，构建适应度函数；通过轮盘赌选择节点；更新节点对应的信息素；判断最近10次计算结果的标准差变化范围是否在当前迭代循环次数计算结果的中位数的10％以内；若是，则令自适应信息素挥发因子在其定义域内增加5％，并跳回更新节点对应的信息素这一步骤；若不是，则判断改进蚁群算法是否达到预设的最大迭代运算次数。本方法用于三维地形跟随航线规划中，能够快速生成飞机突防航线。

主权项：1.一种基于改进蚁群算法的飞机低空突防航线规划方法，其特征在于，包括：重构三维地图建立解空间；设置高度约束条件、角度约束条件和距离约束条件；通过粒子群算法对蚁群算法的参数α,β进行优化求解，得到最佳信息启发因子和最佳期望启发因子；其中，α为信息启发因子，β为期望启发因子；基于信息素浓度和启发值，构建适应度函数；通过轮盘赌选择节点；更新所述节点对应的信息素；判断最近10次计算结果的标准差变化范围是否在当前迭代循环次数计算结果的中位数的10％以内；若是，则令自适应信息素挥发因子在其定义域内增加5％，并跳回更新所述节点对应的信息素这一步骤；若不是，则判断改进蚁群算法是否达到预设的最大迭代运算次数；重构三维地图建立解空间，包括：任选地图数据的一个顶点作为坐标原点，以经度、纬度和高度的增加方向作为三条坐标轴、以所述地图数据的极值作为三条所述坐标轴的终点建立坐标系；采用空间等分的方式，离散规划空间；抽取航线规划所需的网格点集合构成所述解空间；所述高度约束条件包括：航路点高度大于地图地形高度；前后航路点连线高于两点间途径地形的高度；在同一铅垂面上，优先选择高度最低的航路点作为中转节点；所述角度约束条件包括：设置最小转弯半径对应的转弯角为最小转弯角；所述距离约束条件包括：设置两个航路点之间的最小可用航迹长度和最大可用航迹长度；所述启发值由行进距离和节点高度共同表征：ηi,j,k＝S·σ1di,j,k·σ2hi,j,k其中，S为判断算子，用于判断下一节点是否可达；di,j,k为蚂蚁当前所在节点与下一节点之间的距离和蚂蚁后续待移动节点与终点之间的距离；hi,j,k为蚂蚁当前所在节点的高度；σ1为所述行进距离的权重系数；σ2为所述节点高度的权重系数；且σ2≥σ1；i、j、k表示节点；基于信息素浓度和启发值，构建适应度函数包括： 其中，κ为角度补偿系数，表示转弯角θi，j，k对选择航路点的影响，当所述转弯角θi，j，k小于θlim时，飞机在该航路点的转弯半径超出其固有最小转弯半径要求，该航路点被舍弃；反之，角度越大则为算法带来的正反馈越强；α为信息启发因子，β为期望启发因子；τi,j,k为信息素浓度。

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