基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划
Dynamic UAV path planning based on improved black winged kite optimization algorithm
1. 江苏师范大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221000
2. 中南大学 自动化学院, 长沙 410000
摘要
针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题，提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法，旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先，通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标，建立山体动态环境模型；其次，提出一种自适应攻击策略，加快算法前期收敛速度，平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力，设计线性锁优策略，获取优质个体，加速种群收敛；最后，通过设计可变缩放因子改进差分进化策略，并将其融入黑翅鸢算法中，以提高算法避免陷入局部最优的能力，同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提改进算法的性能，将所提算法与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示，与标准黑翅鸢算法相比，所提算法的收敛精度提高了6.25%，标准差减少了54.6%。实验结果表明，所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势，能够有效处理动态无人机路径规划问题，提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62006103,62376288)
徐州基础研究青年科技人才项目(KC23025)
江苏师范大学2024年研究生科研与实践创新计划项目(2024XKT2642)
英国皇家学会国际交流计划(IEC\NSFC\211404)
国家留学基金委项目(202310090064)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0430
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第5期
发布历史
[2025-03-06] 优先出版
引用本文
王兴旺, 张清杨, 姜守勇, 等. 基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (5). (2025-03-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0430. (Wang Xingwang , Zhang Qingyang, Jiang Shouyong, et al. Dynamic UAV path planning based on improved black winged kite optimization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (5). (2025-03-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0430. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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