分析航迹改善粒子群算法在航迹规划中运用

论文导读：
摘要：航迹规划是任务规划系统的核心技术，近年来进展的速度很快，已被广泛运用于无人飞行器、潜艇、舰艇等的导航系统中。无人飞行器航迹规划的目的是在综合考虑飞行器自身因素和环境约束的情况下为飞行器寻找到一条最优或者次优的航迹。本论文将粒子群优化算法运用于航迹规划不足中，并根据航迹规划不足的特点及需要对粒子群优化算法做出改善，主要内容有：（1）带变异因子的粒子群算法运用于分层规划算法的局部规划；（2）利用多目标粒子群算法进行航迹规划。为了降低航迹规划不足的时间和空间复杂性，提升规划效率，采取分层规划对策分开考虑不同性质的约束条件。为了使粒子群算法运用于局部规划时可以尽快搜索到可行解，同时避开粒子群算法过早收敛到局部最优解，本论文提出一种改善粒子群算法，在粒子群算法中引入变异因子，设计了特定的大、小变异因子参与规划。通过仿真实验证明了改善策略可以快速搜索到较优可行航迹，有效提升了规划效率。航迹规划不足要考虑多方面的约束条件，有许多互相冲突的目标性能，所以航迹规划不质上是多目标优化不足。本论文根据多目标优化论述改善粒子群优化算法，提出多目标粒子群算法，制定了多目标优化对策，通过浅析航迹规划不足的约束条件来为不足划分子目标，利用多目标粒子群算法来处理航迹规划不足，搜索Pareto非劣解集供决策利用。最后通过仿真实验验证了案例的可行性。关键词：航迹规划论文分层规划论文粒子群算法论文变异因子论文多目标优化论文
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Abstract5-9
1 绪论9-13

1.1 探讨背景和作用9-10

1.2 国内外探讨近况10-12

1.3 本论文的主要工作安排12-13

2 航迹规划概述及常用算法介绍13-19

2.1 航迹规划不足概述13-14

2.2 常用航迹规划算法介绍14-19

3 基于改善粒子群算法的航迹规划策略19-31

3.1 引言19-20

3.2 分层对策20-22

3.3 粒子群算法的改善22-28

3.4 实验结果与浅析28-30

3.5 本章小结30-31

4 基于改善粒子群算法的多目标航迹规划策略31-55

4.1 多目标优化论述概述31-34

4.2 多目标优化算法关键论述34-38

4.3 多目标粒子群算法38-40

4.4 约束条件目标浅析40-42

4.5 多目标航迹规划实现42-46

4.6 实验结果与浅析46-54

4.7 本章小结54-55

5 总结与展望55-57

5.1 总结55

5.2 展望55-57

致谢57-59
参考文献59-63
附录 攻读学位期间发表论文目录63