一类新算法研究智能飞行器航迹规划问题
基于智能优化算法的无人机航迹规划研究
量更新公式如公式（12）所示。
flameno
round
§ ©¨
Q
l
Q 1 T
· ¹¸
（12）
式中 ：round（*）为取整函数 ；l、T 分别为算法当前迭代次
¦ f x
1 4000
n i1
xi2
n i1
cos
§ ©¨
xi i
· ¹¸
1
（13）
式中 ：n 为优化问题的维数，n=2 ；xi 为优化变量 ；i 为优 化变量的维数，i=1，这处取值 1、2。
Am,n
°1, ®
Zm,n
d
ZT m,n
dsafe
¯°0, other
（4）
法以及灰狼优化算法等，经过试验仿真都具有较好的规划 效果 [3]。飞蛾扑火算法（Moth-Flame Optimization，MFO） 是一种仿生优化算法，该算法是通过观察、效仿飞蛾围绕 光源飞行行为提出的，具有寻优速度快、设置参数少以及 易于实现等优点。该文将飞蛾扑火算法应用到无人机规划 优化问题中，建立无人机航迹模型并进行仿真分析，以验 证飞蛾扑火算法在求解该类问题过程中的优越性。
由螺旋函数可知，t 的取值可以显示飞蛾与火焰的远
近程度，当 t 取值为 -1 时，飞蛾距离焰最近 ；当 t 取值为
1 时，飞蛾距离火焰最远，即 t 取值越小，飞蛾与火焰的距
离越近，同时火焰的更新频率也越高。通过不断调整 t 的
取值，使飞蛾遍历整个搜索空间。为了使算法初期具有较
强的爬坡能力，迭代后期具有较强的局部开发能力，需要
2 飞蛾扑火算法
飞蛾扑火算法是一种高效的仿生智能优化算法，该算 法是通过观察效仿飞蛾围绕光源飞行行为提出的一种仿 生优化算法 [8-9]。M 为飞蛾个体集合，每个飞蛾个体都代 表 1 种优化问题的解决方案，OM 为个体对应的适应度值，
无人机航迹规划群智能优化算法综述
无人机航迹规划群智能优化算法综述随着无人机技术的不断发展，无人机的应用场景越来越广泛。
而无人机的安全和效率都与其航迹规划密切相关。
对于一个无人机系统，其航迹规划需要符合多个方面的要求，如避免障碍物、规避禁飞区、节约能量等。
而传统的航迹规划方法往往不能同时满足所有要求，因此，需要通过智能优化算法来解决这一问题。
本文将综述目前常用的无人机航迹规划群智能优化算法。
1.遗传算法遗传算法是一种高度并行、随机化和盲目搜索的优化算法。
其仿效生物进化的过程，通过基因的变异和交叉来产生新的解，并通过自然选择的方式筛选优秀的解。
在航迹规划中，可以通过遗传算法来生成一组候选解，并通过适应度函数评价其质量，最终得到一个最优解。
2.粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食的系统，通过模拟每个“粒子”在搜索空间中飞行的过程，不断更新粒子的位置和速度，直到找到最优解。
在航迹规划中，可以将无人机视为一个“粒子”，通过粒子群优化算法来求解它的最优航迹。
3.蚁群算法4.人工免疫算法人工免疫算法是一种模拟生物免疫系统的优化算法，通过逐步建立抗体库，并通过选择、克隆和突变等操作，逐渐生成更优秀的解。
在航迹规划中，可以通过人工免疫算法来生成一组初始解，并不断优化，直到找到最优解。
5.模拟退火算法模拟退火算法是一种模拟冶金中物质退火过程的优化算法，通过逐步降低温度的方式，逐渐将系统达到稳定状态。
在航迹规划中，可以通过模拟退火算法来生成一些随机解，并通过一个适应度函数评价其质量，逐步优化到最优解。
综上所述，无人机航迹规划群智能优化算法具有很大的优势，可以满足多方面的要求，提高航迹规划的效率和安全性。
同时，各种优化算法各具特点，需要根据具体的问题来选择合适的算法进行求解。
基于人工智能的航空飞行路径规划算法研究
基于人工智能的航空飞行路径规划算法研究随着航空业的迅速发展，航班数量的增加和航线网络的扩张，航空飞行路径规划成为了一项重要的任务。
传统的规划方法往往依赖于专家经验和数学模型，但面对庞大的航班数据和复杂的空中交通状况，传统方法难以有效应对。
因此，基于人工智能的航空飞行路径规划算法应运而生。
本文将介绍基于人工智能的航空飞行路径规划算法的研究进展及应用前景。
首先，我们将概述航空飞行路径规划的基本问题及挑战。
然后，介绍人工智能在航空领域的应用现状，并重点讨论基于人工智能的路径规划算法。
一、航空飞行路径规划的问题与挑战航空飞行路径规划是指为航班规划合理的飞行路径，以最大程度地提高飞行效率和航班安全。
具体问题包括航班的起降点选择、航路选择、航速安排、高度优化等。
然而，由于航线网络的复杂性和动态性，航空飞行路径规划面临着以下挑战：1. 数据量庞大：航空数据包括大量的航班信息、航线数据、航空器性能等，需要快速处理和分析大量数据。
2. 复杂的空中交通状况：航空交通具有高度动态性和复杂性，航空飞行路径规划需要考虑到其他航班的飞行轨迹，避免相互干扰和冲突。
3. 多目标优化：航空飞行路径规划需要考虑多个目标，如最短飞行时间、燃料消耗最少、航班延误最小等，这涉及到多目标优化问题。
二、基于人工智能的航空飞行路径规划算法人工智能技术在航空领域的发展为航空飞行路径规划提供了新的思路和方法。
以下是几种基于人工智能的路径规划算法：1. 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法。
它通过选择、交叉和变异等操作来获取优秀的解决方案。
在航空飞行路径规划中，可以将飞行路径表示为染色体，使用遗传算法优化染色体的适应度，得到最优路径。
2. 粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)：粒子群算法模拟了鸟群觅食的行为，通过粒子的位置和速度来搜索最优解。
无人机的航迹规划算法研究
无人机的航迹规划算法研究1. 引言无人机技术的迅猛发展为许多领域带来了革命性的变化。
无论是民用还是军事应用，无人机的航迹规划算法是其能够实现自主飞行和任务执行的关键。
本文将从基本原理、传统算法以及新兴技术三个方面，对无人机的航迹规划算法进行深入研究。
2. 基本原理航迹规划算法的基本原理是确定无人机的航迹，即从起飞点到目标点的路径。
航迹规划算法需要考虑多个因素，包括无人机的飞行性能、任务需求、环境约束等。
其中，最小增量路径算法（Dijkstra算法）是一种常用的基本原理，通过在网络中搜索最短路径来确定无人机的航迹。
然而，对于复杂的飞行环境和多无人机协同飞行等情况，传统的基本原理已经无法满足需求。
3. 传统算法传统的航迹规划算法主要包括A*算法、遗传算法和人工势场法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估每个节点到目标点的代价来选择下一步的移动方向。
遗传算法利用生物进化的理论，通过模拟基因的变异和交叉来寻找最优解。
人工势场法则是通过定义势能场，将无人机视为带电粒子，根据粒子之间的斥力和引力来确定航迹。
传统算法虽然在某些场景下表现出良好的性能，但也存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
4. 新兴技术随着无人机技术的不断发展，新兴的航迹规划算法不断涌现。
其中，强化学习是一种非常有潜力的方法。
强化学习通过无人机与环境的交互学习最优的航迹。
通过奖励和惩罚机制，无人机逐步调整行为策略，以实现指定的任务目标。
另外，神经网络也被广泛应用于航迹规划算法中。
神经网络可以通过学习大量的数据来建立无人机的行为模型，实现智能航迹规划。
这些新兴技术使得无人机航迹规划算法在复杂环境中更加精准和高效。
5. 算法性能评估无人机的航迹规划算法的性能评估是研究的重要一环。
常用的评估指标包括航迹长度、时间效率、路径平滑度和油耗等。
航迹长度和时间效率是评估航迹规划算法的基本指标，路径平滑度则是评估算法是否产生了频繁的路径变动，油耗则是评估无人机能否在有限的能量资源下完成任务。
一种智能航迹规划方法
一种智能航迹规划方法引言航迹规划是一项重要的任务，涉及到飞行器的路径选择和时序安排。
传统的航迹规划方法往往依赖人工经验和静态计划，并且没有考虑飞行环境的动态变化。
为了提高航空交通的效率和安全性，智能航迹规划方法应运而生。
本文介绍一种基于智能算法的航迹规划方法，旨在从多个方面综合考虑飞行器的动态需求和飞行环境的变化，以实现高效、安全、自适应的航迹规划。
方法1. 飞行器需求分析在智能航迹规划中，首先需要对飞行器的需求进行准确的分析。
这包括飞行器的任务要求、航路和高度限制、航程等因素。
同时，还需要考虑飞行器的性能指标，如速度、燃油消耗等。
通过对这些需求的分析，可以为后续的航迹规划提供准确的输入参数。
2. 飞行环境感知智能航迹规划方法需要准确感知飞行环境的变化，从而根据实时数据做出相应的决策。
这包括对气象条件、空域情况、交通流量等关键因素的实时监测和分析。
通过传感器技术和数据处理算法，可以实现对飞行环境的高精度感知，为航迹规划提供准确的环境数据。
3. 智能算法设计智能航迹规划方法的核心是智能算法的设计和优化。
可以采用遗传算法、模糊逻辑、神经网络等一系列智能算法，通过对飞行器需求和飞行环境数据的综合分析和优化，生成最优的航迹规划方案。
在算法设计过程中，还需要考虑时间、空间约束等因素，确保规划的可行性和有效性。
4. 航迹优化和交互调整智能航迹规划方法可以实现航迹的自动优化和交互调整。
在实际飞行中，由于环境的不确定性和动态变化，航迹规划方案可能需要进行调整。
智能航迹规划方法可以根据实际情况和需求的变化，动态地调整航迹规划方案，以最优的方式实现飞行任务的完成。
5. 实验验证为了验证智能航迹规划方法的有效性，可以进行一系列的实验。
通过对不同飞行任务和环境条件的模拟和评估，可以评估和比较不同航迹规划方法的性能。
同时，还可以通过实验收集的数据，进一步优化和改进智能航迹规划算法，提升其性能和可靠性。
结论智能航迹规划方法通过综合考虑飞行器需求和飞行环境的动态变化，可以实现高效、安全、自适应的航迹规划。
飞行器航迹规划技术研究及优化算法设计
飞行器航迹规划技术研究及优化算法设计近年来，飞行器航迹规划技术的研究和优化算法设计取得了重大进展。
在飞行器的控制和导航中，航迹规划是一个至关重要的环节。
因此，如何进行航迹规划以实现安全、高效、准确和节能的飞行成为全球学术界和工业界共同关注的热点问题。
本文将从研究现状、方法分析和进一步的研究方向等方面进行阐述，以期对该领域的发展有所帮助。
一、研究现状航迹规划是指规划一种优化的路径来使得飞行器按照规划的路径进行运动。
这些路径必须满足多方面的要求，包括安全、节能、准确和高效等方面的要求。
近年来，随着计算机技术和优化算法的快速发展，航迹规划技术得到了极大的提升。
当前主要的研究方向包括：1. 基于模型预测控制的航迹规划：该方法主要是基于经典的模型预测控制理论，将所需要的航迹进行优化，最终得到一条准确性更高、安全性更好的航迹。
这种方法的主要缺点是计算速度慢，不适合实时应用。
2. 基于自适应实时优化的航迹规划：该方法主要是根据飞行器目前的状态实时地进行航迹变化，以便更好地适应不同的飞行环境。
这种方法的主要优点是计算速度快，适合相对实时的应用。
3. 基于遗传算法和人工神经网络的航迹规划：这种方法主要依靠遗传算法和人工神经网络对航迹进行优化，以达到最佳的效果。
这种方法的优势在于可以适应各种不同的飞行环境，但缺点在于计算速度慢，使用难度较大。
总体而言，目前航迹规划技术的研究取得了重大进展，但是依然存在着一定程度的局限性和问题。
进一步的研究和创新依然是必要的。
二、方法分析针对航迹规划技术的局限性和问题，需要进一步探讨可行的解决方法。
当前主要的方法包括：1. 基于深度学习和优化算法的航迹规划：深度学习是人工智能领域最热门的技术之一，可以用于提高对飞行器监控数据的分析和识别，以便更准确地进行航迹规划。
同时，引入优化算法可以增强航迹规划的效率和效果。
2. 基于有限状态机的航迹规划：有限状态机是控制系统中的一种基本抽象模型，可以用于描述和识别多种不同的飞行状态。
飞行器运动控制与轨迹规划算法的研究与优化
飞行器运动控制与轨迹规划算法的研究与优化近年来，飞行器的运动控制与轨迹规划算法的研究与优化备受关注。
飞行器是一种重要的航空交通工具，它的运动控制和轨迹规划算法的优化对于实现高效、安全、稳定的飞行具有重要意义。
本文旨在探讨飞行器运动控制与轨迹规划算法的研究现状以及其优化方法。
飞行器的运动控制是指通过控制飞行器的姿态、位置和速度等参数，实现对飞行器运动的精确控制。
运动控制算法对于飞行器的姿态稳定、航向控制和飞行状态感知等方面起着关键作用。
目前，常用的飞行器运动控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法和自适应控制算法等。
PID控制算法是一种基于比例、积分、微分控制的经典控制算法，具有简单易实现、稳定可靠的特点。
通过不断调节比例、积分和微分参数，PID控制算法可以实现对飞行器的姿态、速度和位置等参数的精确控制。
而模糊控制算法则是基于模糊逻辑控制原理设计的一种智能控制算法，它可以处理不确定性和模糊性信息，适用于对飞行器运动控制过程中存在的非线性和复杂性问题。
另外，自适应控制算法能够根据飞行器运动状态的变化自动调整控制参数，具有较好的适应性和鲁棒性。
为了进一步提高飞行器的运动控制效果，研究者们提出了一系列的优化方法。
其中，基于模型的优化方法是一种常用的方法。
它通过建立准确的飞行器运动模型，并将优化问题转化为数学模型求解，寻找最优的控制策略。
基于模型的优化方法可以充分利用飞行器动力学特性和控制要求，提高控制精度和响应速度。
此外，进化算法也被广泛应用于飞行器运动控制与轨迹规划算法的优化中。
进化算法是一类基于自然进化原理的启发式算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，它们具有全局搜索和寻优能力，能够有效地搜索最优解空间。
除了运动控制算法的研究，飞行器轨迹规划算法的优化也是飞行器研究中的关键问题。
轨迹规划是指寻找一条飞行路径，使飞行器从起始点到目标点的过程中满足一定的约束条件，并尽可能地减小飞行时间和能量消耗。
传统的飞行器轨迹规划算法主要基于几何路线和数学模型，通过分析机体动力学和环境因素，生成一条满足约束条件的飞行路径。
飞行器航迹规划算法的优化研究
飞行器航迹规划算法的优化研究近年来，随着航空运输业的快速发展，越来越多的飞行器开始使用自动化系统进行飞行航迹规划。
而在自动飞行控制系统中，航迹规划算法是非常重要的组成部分，其决定了飞行器的飞行路线和飞行性能。
因此，对于飞行器航迹规划算法的优化研究，可以有效提高飞行器的飞行效率和准确性。
飞行器航迹规划算法的基本原理在自动飞行控制系统中，航迹规划算法是建立在导航、飞行动力学等多个领域的基础上的。
其基本原理是将飞行器的位置和目标位置作为输入，通过计算达到目标位置所需的最短路径，进而确定飞行器的飞行航迹和航向角。
具体来说，航迹规划算法分为两种类型：一种是基于模型的航迹规划算法，这种算法是依据飞行器的飞行动力学模型，在指定的航向角、高度、速度等条件下，计算出最短路径，以实现最优的航迹规划。
另一种是基于搜索的航迹规划算法，该算法是在具有障碍物和其他限制条件的复杂环境中，通过搜索算法计算出飞行器飞行的最短路径。
具体来说，搜索算法可以将路径规划问题转化为一个搜索问题，通过遍历所有可能的路径来找到最优解。
目前，最常用的航迹规划算法是基于模型的最优航迹规划算法。
这种算法通过数学模型来确定飞行器的最佳航迹，并可以根据具体情况进行调整和优化。
优化飞行器航迹规划算法的研究方向优化航迹规划算法可以提高飞行器的飞行效率和准确性。
现在，在飞行器航迹规划算法优化研究方面有以下几个主要方向：一、优化航迹规划算法的速度和准确性随着航空业的快速发展，飞行器飞行的速度和准确性是越来越重要。
因此，在优化航迹规划算法方面的研究，首先需要解决的是速度和准确性问题。
目前，最常用的方法是使用数学规划算法和优化算法对航迹规划算法进行优化。
数学规划算法主要是基于最优化理论来优化航迹规划算法，使得飞行器飞行更加快速和准确。
而优化算法则更加关注对算法的实时性和鲁棒性的优化，意味着可以在较短的时间内得到更好的结果。
二、优化航迹规划算法的适应性和鲁棒性在实际的飞行控制过程中，飞行器需要在复杂的环境条件下进行飞行，由此导致飞行器航迹规划算法的应用面临一些挑战。
仿生智能算法在飞行器轨迹规划中的应用研究
仿生智能算法在飞行器轨迹规划中的应用研究飞行器轨迹规划是无人机领域的重要研究方向之一。
随着无人机技术的快速发展，飞行器的轨迹规划越来越受到关注。
如何精确规划飞行器的轨迹，提高飞行效率和安全性，一直是研究人员关注的焦点。
而仿生智能算法作为一种新兴的优化算法，近年来在飞行器轨迹规划中得到了广泛应用。
仿生智能算法是通过模拟生物界的进化和学习机制，应用于解决实际问题的一种智能计算方法。
它灵感来源于自然界中的生物，如遗传算法受到了达尔文的进化论启发，粒子群优化算法受到了鸟类群体行为的启发，人工蜂群算法受到了蜜蜂觅食行为的启发等等。
仿生智能算法通过模拟这些生物在自然界中的行为，以求解优化问题。
在飞行器轨迹规划中，仿生智能算法可以用于以下几个方面的应用研究。
首先，仿生智能算法可以用于优化飞行器的路径规划。
在无人机的飞行中，路径规划是一项关键任务。
通过使用遗传算法、粒子群优化算法等仿生智能算法，可以为飞行器规划出最优的飞行路径。
这些算法能够搜索和优化大规模非线性问题，通过不断的迭代和优化，找到最佳路径来达到特定的飞行目标，如最短时间或最小能量消耗等。
在复杂的环境中，仿生智能算法可以克服传统方法的限制，提高轨迹规划的准确性和效率。
其次，仿生智能算法可以用于避障和避障路径规划。
无人机需要在飞行过程中避开障碍物以确保飞行安全。
通过结合遗传算法和路径规划算法，可以使飞行器实现自主的障碍物避让。
通过模拟天然界中的觅食行为，人工蜂群算法可以在复杂的环境中搜索到避障路径。
这些算法可以根据传感器的反馈信息，动态调整飞行轨迹，以避开检测到的障碍物。
第三，仿生智能算法可以用于多机协同飞行和编队控制。
在某些应用场景下，需要多架飞行器协同飞行，如搜索救援任务或军事侦察任务。
通过利用集群智能算法，如粒子群优化算法和蚁群优化算法，可以使多架飞行器实现协同飞行和编队控制。
这些算法可以使每架飞行器根据当前的飞行状态和环境信息，自主地选择最佳的飞行动作和轨迹，以实现任务的快速高效完成。
飞行器路径规划算法的研究与实现
飞行器路径规划算法的研究与实现近年来，随着无人机和航空器的快速发展，飞行器路径规划算法变得越来越重要。
飞行器路径规划是指在给定的环境和约束条件下，确定飞行器从一个起始点到目标点的最佳路径，以实现高效且安全地导航。
本文将对飞行器路径规划算法的研究与实现进行探讨。
首先，飞行器路径规划在实际应用中面临的挑战主要包括以下几个方面。
首先是环境感知和地图生成，飞行器需要准确感知周围环境并生成地图，以指导路径规划。
其次是路径搜索和优化，飞行器需要在给定的环境中搜索最佳路径，并通过优化算法进一步提升路径效果。
最后是避障和动态规划，飞行器需要能够避开障碍物并适应环境的动态变化。
基于上述挑战，今天数种飞行器路径规划算法被广泛研究和实现。
传统的算法包括A*算法，Dijkstra算法，图搜索算法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过估算从当前位置到目标位置的代价来指导路径搜索，具有较好的效率和效果。
Dijkstra算法是一种广度优先搜索算法，可以找到最短路径，而图搜索算法将节点表示为图的顶点，边表示节点间的连接关系，通过搜索算法来寻找最佳路径。
然而，传统算法在处理复杂场景和大规模问题时存在一定的局限性。
因此，针对飞行器路径规划的特殊需求，一些新的算法被提出。
其中，基于人工智能的算法如遗传算法、模糊逻辑算法和神经网络算法等能够更好地应对复杂问题。
遗传算法通过模拟生物进化的过程来搜索最佳解，具有较强的全局寻优能力。
模糊逻辑算法能够处理不确定性和模糊性信息，适用于飞行环境复杂的情况。
神经网络算法通过模拟人脑的工作方式来进行学习和推理，能够自动学习，适应环境变化。
在实现飞行器路径规划算法时，需要考虑多种因素。
首先是传感器和感知技术的选择与设计。
飞行器需要搭载合适的传感器来获取周围环境的信息，如摄像头、雷达、激光雷达等。
同时，为了提高感知能力，也可以使用多传感器融合的方法来获得更准确的地图和环境信息。
其次是路径搜索和优化算法的选择与实现。
一种飞行器航迹规划算法的开题报告
一种飞行器航迹规划算法的开题报告一、选题背景随着无人机技术的不断发展，飞行器在智能化、自主化领域的应用越来越广泛，需要飞行器能够自主完成飞行任务。
而飞行器的航迹规划是实现飞行器自主飞行的关键技术之一，要实现飞行器的自主飞行，需要能够优化航迹、准确规划飞行路线，不仅是针对单一中心任务，还需要考虑多目标任务的协调。
因此，本课题拟研究一种新的飞行器航迹规划算法，通过对航迹路径的研究与优化，实现无人机在多目标环境下的高效飞行。
二、研究内容本课题将对现有无人机航迹规划算法进行研究，提出一种适用于多目标环境下的新的航迹规划算法。
具体包括以下内容：1. 对现有航迹规划算法进行研究，分析其适用性和局限性。
2. 通过对无人机在多目标环境下的实际应用场景进行模拟分析，确定应用需求，进一步明确算法研究的方向和目标。
3. 提出一种基于神经网络的无人机航迹规划算法，通过学习和模拟多目标环境下的航迹规划方法，实现飞行器的高效自主飞行。
4. 进行实验验证，对算法进行测试和优化，评估其性能和可行性。
三、研究意义本课题通过对无人机航迹规划算法的优化研究，实现了对多目标环境下飞行器高效自主飞行的探索，解决了单一任务无法满足实际需求的问题。
此外，本研究可应用于无人机智能控制、军事侦察、航空物流配送等领域，具有广泛的应用前景和社会意义。
四、可行性分析本课题将采用神经网络算法，利用现代计算机进行模拟和优化，充分利用现有的技术手段和研究资源，具有较高的可行性。
同时，在实验验证阶段，借鉴相关研究成果进行模拟和测试，充分保证了实验的可靠性和有效性。
五、预期成果本课题拟完成一种基于神经网络的无人机航迹规划算法，在多目标环境下实现高效自主飞行，具体成果如下：1. 完成基于神经网络的多目标航迹优化算法的设计与实现，并通过实验验证其性能。
2. 进一步完善已有的无人机航迹规划算法体系，形成完整的航迹规划方法体系，提供应用场景下的解决方案。
3. 取得相关领域的学术研究成果和技术创新，提高国内航空领域的技术水平和竞争力。
智能飞行器的路径规划算法优化
智能飞行器的路径规划算法优化在当今科技飞速发展的时代，智能飞行器的应用范围日益广泛，从军事侦察到民用物流配送，从环境监测到影视拍摄，智能飞行器正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
而在智能飞行器的众多关键技术中，路径规划算法无疑是至关重要的一环。
一个高效、精确的路径规划算法能够使飞行器在复杂的环境中安全、快速地到达目标地点，同时最大程度地节省能源和降低风险。
然而，现有的路径规划算法在实际应用中仍存在一些不足之处，需要不断地进行优化和改进。
路径规划算法的基本概念和分类路径规划算法是指在给定的环境模型和约束条件下，为智能飞行器找到一条从起始点到目标点的最优或近似最优路径的方法。
根据算法的原理和特点，可以将其大致分为以下几类：基于图搜索的算法，如 A算法、Dijkstra 算法等。
这类算法将环境建模为一个图，通过在图中搜索最短路径来实现路径规划。
A算法是其中应用较为广泛的一种，它通过引入启发式函数来加速搜索过程，提高算法的效率。
基于采样的算法，如快速随机树（RRT）算法、概率路线图（PRM）算法等。
这类算法通过在环境中随机采样生成路径节点，然后连接这些节点形成可行路径。
RRT 算法具有较强的随机性和扩展性，能够在高维空间中快速搜索到可行路径。
基于优化的算法，如粒子群优化（PSO）算法、遗传算法（GA）等。
这类算法通过模拟自然进化或群体行为的过程，对路径进行优化求解。
PSO 算法通过粒子之间的信息共享和协作来寻找最优路径。
现有路径规划算法存在的问题尽管上述路径规划算法在一定程度上能够解决智能飞行器的路径规划问题，但在实际应用中仍面临着一些挑战。
首先，计算复杂度较高。
在复杂的环境中，算法需要处理大量的数据和计算，导致计算时间过长，难以满足实时性要求。
例如，A算法在大规模环境中的搜索效率会显著下降，RRT 算法可能会产生大量的无效采样点，增加计算负担。
其次，环境适应性不足。
现实环境往往具有动态性和不确定性，如气象条件的变化、障碍物的移动等。
基于智能算法的无人机航迹规划研究
基于智能算法的无人机航迹规划研究随着科技的不断进步，无人机技术得到了飞速的发展。
同时，在无人机的发展过程中，无人机的智能算法也得到了广泛的应用。
智能算法可以使无人机的航迹规划更加高效和准确，使无人机的应用更加广泛和深入。
一、智能算法在无人机航迹规划中的应用在传统的无人机航迹规划中，往往需要通过手动设定航线，然后进行逐点的控制。
但是这种方式比较繁琐，而且不太适合大规模的应用。
因此，随着智能算法的发展，越来越多的无人机开始采用基于智能算法的航迹规划方式。
基于智能算法的无人机航迹规划主要有两种方式，一种是根据传感器数据进行航线规划，另一种是利用机器学习算法进行航线规划。
根据传感器数据进行航线规划，主要是通过无人机内置的传感器，对周围环境进行感知和监控，然后根据环境信息进行航线规划。
这种方式比较实用，适用于各种环境下的航线规划。
而利用机器学习算法进行航线规划，则是将历史数据和机器学习算法相结合，让无人机自己学习如何规划航线。
这种方法需要大量的数据进行训练，但是一旦训练成功，无人机则能够通过机器学习方式自动规划航线，从而提高无人机操作效率。
二、智能算法在无人机应用中的优势相比传统的航迹规划方式，基于智能算法的无人机航迹规划具有许多优势。
首先，基于智能算法的航迹规划可以更加适应各种环境，能够快速应对环境变化。
其次，智能算法可以让无人机自主规划航线，无需人为干预，从而提高操作效率。
此外，智能算法还可以将多个无人机进行协作，让无人机之间进行信息交流和协作，实现更加复杂的任务。
三、智能算法在无人机应用中的问题与挑战尽管智能算法在无人机的应用中具有许多优势，但是也面临着一些问题与挑战。
首先，基于智能算法的航迹规划，需要大量的数据和经验进行训练，这对于许多企业和机构来说，是一笔不小的开支。
其次，智能算法需要具有很高的计算能力和算法优化能力，才能够实现高质量的航迹规划。
此外，智能算法还需要能够适应各种环境和情况，才能够真正实现规划的准确性和高效性。
飞行器智能路径规划与避障算法研究
飞行器智能路径规划与避障算法研究随着无人机技术的快速发展，飞行器在日常生活、军事应用、灾难救援等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，为了确保飞行器的安全和有效执行任务，智能路径规划与避障算法成为关键技术之一。
本文将深入探讨飞行器智能路径规划与避障算法的研究现状和发展趋势。
首先，我们需要理解飞行器智能路径规划的概念。
路径规划是指飞行器根据环境信息和任务需求，确定从出发点到达目标点的最优路径的过程。
智能路径规划则是在加入了人工智能和机器学习等技术的基础上，使飞行器具备更强的决策能力和适应性。
其中，环境信息由传感器获取，任务需求通常由航空控制指令或遥控器输入。
在智能路径规划中，避障算法的研究至关重要。
避障算法用于解决在路径规划过程中可能遇到的障碍物问题，确保飞行器能够安全、高效地绕过障碍物或选择避开风险区域。
目前主要的避障算法包括基于传感器数据的静态避障算法和动态避障算法。
静态避障算法主要依赖于已知的环境地图和传感器测量数据，通过建立环境模型和规则库，对障碍物进行识别和分类，以及生成规划路径。
其中，常用的静态避障算法包括人工势场法、广义势场法和代价地图法。
人工势场法通过建立虚拟势场和引力场，将飞行器引导到目标点，并回避障碍物。
广义势场法则引入了机器学习和优化算法，增强了路径规划的自适应能力。
代价地图法则通过将环境地图转化为代价地图，对路径进行评估和选择。
然而，静态避障算法存在诸多局限性，如无法应对未知环境、遇到动态目标时效果不佳等。
因此，动态避障算法应运而生。
动态避障算法主要基于强化学习、深度学习以及传感器融合等技术，使飞行器能够根据实时传感器数据和环境变化进行决策。
强化学习算法如Q学习和深度Q学习通过建立状态-动作-反馈的模型，让飞行器通过试错学习，逐渐找到最优路径。
深度学习算法如卷积神经网络则通过对大量数据进行学习，提取特征并进行决策。
传感器融合则将多个传感器的数据进行融合，提高环境认知能力。
除了路径规划和避障算法，实时性也是飞行器智能路径规划中需要考虑的重要因素。
基于人工智能的飞行器路径优化研究
基于人工智能的飞行器路径优化研究在当今科技飞速发展的时代，飞行器在交通运输、军事侦察、科学探索等众多领域发挥着至关重要的作用。
而如何优化飞行器的路径，以提高效率、降低成本、增强安全性，成为了一个备受关注的研究课题。
随着人工智能技术的不断进步，为飞行器路径优化带来了新的思路和方法。
飞行器路径优化是一个复杂的问题，它涉及到众多因素，如飞行器的性能参数、飞行环境、任务要求等。
传统的路径规划方法往往基于简单的数学模型和规则，难以应对复杂多变的实际情况。
而人工智能的出现，为解决这一难题提供了强大的工具。
人工智能在飞行器路径优化中的应用，首先体现在对大量数据的处理和分析能力上。
通过收集和整理飞行器的历史飞行数据、气象数据、地理信息等，利用机器学习算法，可以挖掘出隐藏在数据中的规律和模式。
例如，通过分析不同气象条件下飞行器的飞行性能数据，可以预测在特定气象条件下飞行器的最佳飞行路径。
另外，强化学习算法也是人工智能在飞行器路径优化中的重要应用手段。
强化学习通过让飞行器在虚拟环境中不断尝试不同的飞行路径，并根据获得的奖励或惩罚来调整策略，从而逐渐学会如何选择最优路径。
这种方法能够使飞行器在面对未知的环境和任务时，自主地做出最优决策。
在实际应用中，基于人工智能的飞行器路径优化需要考虑多方面的因素。
首先是飞行的安全性。
无论路径如何优化，都必须确保飞行器在飞行过程中不会遭遇危险，例如避开恶劣天气区域、避开禁飞区等。
其次是能源消耗。
优化后的路径应尽量减少飞行器的能源消耗，以延长飞行时间或降低运营成本。
再者是任务要求的满足。
如果飞行器有特定的任务，如对某个区域进行监测或执行紧急救援任务，路径优化必须以完成任务为首要目标。
为了实现有效的飞行器路径优化，还需要解决一些技术难题。
例如，数据的质量和准确性对人工智能算法的性能有着重要影响。
如果数据存在偏差或错误，可能会导致优化结果的偏差。
此外，实时性也是一个关键问题。
在飞行器飞行过程中，环境和任务可能会发生变化，需要算法能够快速地重新规划路径。
智能算法在无人机航迹规划中的应用研究
智能算法在无人机航迹规划中的应用研究随着人类科技的发展，无人机也成为了现代军事战争和民用应用的重要工具之一。
目前，无人机技术的研究热度不断提高，智能化的无人机成为了研发领域中的热门话题。
智能算法作为无人机航迹规划的关键技术之一，被广泛应用于无人机的目标识别、地形分析、自主决策等多种任务中。
本文将探讨智能算法在无人机航迹规划中的应用研究现状和未来发展趋势。
一、无人机航迹规划的重要性无人机的飞行过程中需要沿着一定规划好的航迹前进，才能达到预期的目标。
无人机航迹规划对无人机的实时定位和导航是至关重要的。
因此，合理的无人机航迹规划设计不仅可以有效提高飞行效率，还可以提高无人机的安全性和可靠性。
当前，无人机航迹规划主要采用的是手动方式。
这种方法需要人工进行计算和判断，不仅费时费力，而且容易出错。
而采用智能算法，可以实现无人机的自主航迹规划和动态优化，以更加高效、快速地完成无人机的任务。
二、智能算法在无人机航迹规划中的应用智能算法作为一种智能化计算方法，可以为无人机航迹规划提供高效、准确的智能决策。
其中，遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法以及粒子群算法等均已被广泛应用于无人机航迹规划中。
1、遗传算法遗传算法是一种模拟自然界遗传机制的搜索算法。
其主要思想是将问题映射成一个染色体，通过遗传算子（如交叉、变异）来不断更新种群，并通过适应度函数筛选个体，最终选出最优解。
在无人机航迹规划中，采用遗传算法可以实现无人机对障碍物、防空区域等多种信息的智能判断和规避，完成一系列复杂、变态的任务。
同时，遗传算法还可以针对环境变化进行动态优化。
2、蚁群算法蚁群算法是一种基于蚂蚁集体行为的优化算法。
其主要思想是将问题映射成一个蚂蚁在搜索空间中寻找食物的模型。
蚂蚁不断迭代搜索，通过信息素的作用来寻找最优解。
在无人机航迹规划中，采用蚁群算法可以实现无人机的自主控制和路径优化。
蚂蚁会自主选择路径，同时不断更新信息素，使得无人机可以在已知障碍物和限制条件下完成任务最优路径的搜索和选择。
无人机航迹规划优化算法研究
无人机航迹规划优化算法研究一、引言无人机（Unmanned Aerial Vehicles，UAV）是指无人驾驶，通过遥控或者自主控制的一类飞行器。
无人机的面世，使得人类能够不受天气、地理等诸多限制，实现人类的更多想象和应用。
而在无人机应用中，无人机航迹规划是至关重要的一环，决定着无人机民用或军用能否稳定、安全地完成任务。
因此，无人机航迹规划的优化算法研究十分重要。
本文将从规划方法、规划算法及其优化等方面来探讨无人机航迹规划优化算法相关的问题。
二、无人机航迹规划方法目前，无人机航迹规划方法分为离线规划和在线规划两种。
离线规划指的是预先规划好无人机在访问期间所需要的航迹，进而指导无人机完成任务；在线规划是在无人机执行任务时实时规划无人机航迹，进而保证无人机高效执行任务。
离线规划的优点在于能够通过大量的数据预测无人机在特定时间下的最优路径，但其缺点也很明显，其所规划的路径只适用于一定的天气条件和地理条件，如果在执行时发生偏差，无人机将会无法完成任务。
而在线规划则只需要收集当时所能获取的数据，不需要考虑各种天气条件、地理条件，使得无人机更加灵活。
三、常见无人机航迹规划算法1、A*算法A*算法是一种基于最优路径求解的无人机航迹规划算法，通过评估每个航点的思维成本，计算出航迹路径，进而得到最优路径。
其缺点在于无法满足实时计算的需求。
2、深度优先遍历算法深度优先遍历算法是一种通过搜索算法实现无人机航迹规划的算法，它以深度优先的方式对无人机周围的环境进行搜索，并选择距离无人机最近的路径作为无人机的航迹。
该算法的缺点在于计算速度较慢。
3、遗传算法遗传算法是一种基于进化和自然选择原理的无人机航迹规划算法。
该算法通过模拟自然遗传的过程，使得无人机的路径能够自我适应和进化。
该算法的缺点在于需要大量的计算，而且容易陷入局部最优解。
四、无人机航迹规划算法的优化为了解决上述算法的缺点，需要对无人机航迹规划算法进行优化。
1、强化学习算法强化学习算法是一种自适应的航迹规划算法，在执行任务过程中，无人机根据当前状态采取行动，并根据反馈调整策略，进而实现无人机自我进化。
飞行器航迹规划中的路径优化算法研究
飞行器航迹规划中的路径优化算法研究飞行器航迹规划是指为飞行器设定一条合理的飞行路径，以满足特定的任务需求和约束条件。
而路径优化算法则是研究如何在飞行器航迹规划中找到最优路径的方法。
本文将介绍飞行器航迹规划中的路径优化算法的研究进展和应用场景。
路径优化算法在飞行器航迹规划中起到了至关重要的作用。
它可以帮助飞行器选择最佳的路径，从而达到降低能耗、减少飞行时间、提高安全性和适应特殊任务需求等目标。
在路径优化算法的研究中，主要有以下几个方面的内容：路径搜索算法、路径评估指标和多目标路径优化算法。
路径搜索是路径优化算法中的核心问题之一。
传统的路径搜索算法主要有A*算法、遗传算法和模拟退火算法等。
A*算法是一种基于启发式搜索的算法，它通过估计当前节点到目标节点的代价函数来选择合适的路径。
遗传算法则是通过模拟进化过程中的自然选择和交叉变异来搜索最优路径。
而模拟退火算法则是一种基于物理退火过程的全局优化算法。
这些传统的路径搜索算法在飞行器航迹规划中已经得到了广泛应用，但是它们在大规模问题和非线性问题上存在一定的局限性。
为了克服传统路径搜索算法的局限性，近年来又涌现了一些新的路径搜索算法。
其中，基于深度强化学习的路径搜索算法引起了广泛关注。
深度强化学习是一种人工智能领域的新技术，它可以通过训练智能体来学习最优的决策策略。
在飞行器航迹规划中，可以利用深度强化学习来模拟飞行器的决策过程，从而找到最佳路径。
这种基于深度强化学习的路径搜索算法在大规模问题和非线性问题上具有更好的性能。
除了路径搜索算法外，路径评估指标也是路径优化算法中的重要内容。
路径评估指标可以帮助评估不同路径的优劣，并为路径选择提供参考。
在飞行器航迹规划中，常用的路径评估指标包括能耗、飞行时间、安全性和舒适性等。
通过设置合适的路径评估指标，可以根据任务需求确定最佳路径。
多目标路径优化算法是在考虑多个目标的情况下，找到最优路径的算法。
在飞行器航迹规划中，往往需考虑能耗、飞行时间和安全性等多个目标。
智能飞行器路径优化算法探讨
智能飞行器路径优化算法探讨在当今科技飞速发展的时代，智能飞行器的应用越来越广泛，从军事侦察到民用物流配送，从环境监测到影视拍摄，智能飞行器展现出了巨大的潜力。
而在智能飞行器的众多关键技术中，路径优化算法无疑是其中的核心之一。
它直接影响着飞行器的飞行效率、能源消耗、任务完成质量以及安全性。
要理解智能飞行器路径优化算法，首先得明确什么是路径优化。
简单来说，就是在给定的起点和终点之间，找到一条最优的飞行路径。
这里的“最优”可以有多种定义，比如飞行时间最短、能源消耗最少、飞行风险最低等等。
而智能飞行器路径优化算法，就是用来求解这个最优路径的一系列计算方法和策略。
在实际应用中，智能飞行器面临着各种各样复杂的环境和任务需求。
例如，在地形复杂的山区执行侦察任务，需要避开高山、峡谷等障碍物；在城市环境中进行物流配送，要考虑建筑物、交通流量等因素；在执行长距离飞行任务时，还得考虑气象条件对飞行的影响。
因此，路径优化算法必须能够应对这些复杂多变的情况，为飞行器规划出一条既安全又高效的路径。
一种常见的智能飞行器路径优化算法是蚁群算法。
蚁群算法的灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中的行为。
蚂蚁在行进过程中会释放一种信息素，其他蚂蚁能够感知到这种信息素，并倾向于沿着信息素浓度高的路径前进。
通过这种方式，蚂蚁群体能够逐渐找到从蚁巢到食物源的最短路径。
在智能飞行器路径优化中，我们可以将飞行器看作蚂蚁，将可能的飞行路径看作蚂蚁的行进路线，通过模拟信息素的释放和更新，来找到最优的飞行路径。
另一种常用的算法是粒子群优化算法。
它的基本思想是模拟鸟群或鱼群的群体行为。
在粒子群中，每个粒子都代表着一个可能的解，即一条潜在的飞行路径。
粒子们根据自身的历史最优位置和整个群体的最优位置来不断调整自己的速度和位置，从而逐渐向最优解靠拢。
这种算法具有收敛速度快、实现简单等优点，但也容易陷入局部最优解。
还有一种基于遗传算法的路径优化方法。
遗传算法借鉴了生物进化的思想，通过选择、交叉和变异等操作，对一组潜在的路径解进行不断的优化和改进。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1. 引言
智能飞行器飞行操作的多约束环境下的航迹快速规划优化技术，是研究智能飞行器控制的一个重要 问题。但是由于系统结构的设置产生的限制，这类飞行器的定位系统，对自身进行精准定位无法进行， 定位误差如果累计到一定程度，就可能导致整体任务失败。所以在飞行过程中对定位误差进行校正，是 智能飞行器航迹规划中一项重要步骤[1]。本文研究智能飞行器在系统定位精度限制下的航迹快速规划问 题，即如何在轨迹规划的过程中，将定位误差限制在可接受范围内，保证任务的顺利完成。
A*搜索算法的搜索效率由搜索方向和搜索步长决定。为了提升搜索效率，需要从搜索方向、搜索节 点确定改进。路径的优劣则主要依赖于估价函数的设计。所以我们从搜索节点和方向方面改进，结合本 文要解决的问题，我们改进了校正点的选择，例如每次选择可达域中最近的校正点，并且本文需要加入 水平、垂直的校正，在算法的搜索方向改进中，考虑如果当前校正了水平误差，则水平误差暂时无忧， 能最快降低垂直误差的机会就是下一次校正，如此交替进行，这样就 能确保两个误差都尽可能小，所以 改进后的算法的设计对极端情况承受能力较强，并将改进的算法的具体步骤设计在下文給出，除非另有 说明，否则我们总是在本文中使用算法命名的符号。
Keywords
Route Planning, Multiple Constraints, Improved A* Algorithm, Time and Space Complexity
一类新算法研究智能飞行器航迹规划问题
傅维晨，梁茜茜，张民航，孙菊贺
沈阳航空航天大学理学院，辽宁 沈阳
收稿日期：2019年10月29日；录用日期：2019年11月14日；发布日期：2019年11月21日
Received: Oct. 29th, 2019; accepted: Nov. 14th, 2019; published: Nov. 21st, 2019
Abstract
The intelligent aircraft route planning problem is a three-dimensional planning problem which is large-scale, multi-objective and multi-constraint. Such problems can be attributed to the path planning problem, which requires shorter paths to reach the destination in a shorter time while satisfying the corresponding conditions. This paper transforms the constraints of the track into practical problems, and through the improved A* algorithm, establishes two algorithm models that conform to the flight route planning of the aircraft. By comparing the two schemes, in two cases, the algorithm program can obtain the track planning result table and path map. The validity and complexity show that the proposed algorithm is very effective.
假定飞行器的出发点为 A 点，目的地为 B 点。其航迹约束如下： (1) 飞行器在空间飞行过程中需要实时定位，其定位误差包括垂直误差和水平误差。飞行器每飞行 1m，垂直误差和水平误差将各增加 δ 个专用单位,，以下简称单位。到达终点时垂直误差和水平误差均应 小于 θ 个单位，并且为简化问题，假设当垂直误差和水平误差均小于 θ 个单位时，飞行器仍能够按照规 划路径飞行。 (2) 飞行器在飞行过程中需要对定位误差进行校正。飞行区域中存在一些安全位置(称之为校正点)可 用于误差校正，当飞行器到达校正点即能够根据该位置的误差校正类型进行误差校正。校正垂直和水平 误差的位置可根据地形在航迹规划前确定。可校正的飞行区域分布位置依赖于地形，无统一规律。若垂 直误差、水平误差都能得到及时校正，则飞行器可以按照预定航线飞行，通过若干个校正点进行误差校 正后最终到达目的地。 (3) 在出发地 A 点，飞行器的垂直和水平误差均为 0。 (4) 飞行器在垂直误差校正点进行垂直误差校正后，其垂直误差将变为 0，水平误差保持不变。 (5) 飞行器在水平误差校正点进行水平误差校正后，其水平误差将变为 0，垂直误差保持不变。 (6) 当飞行器的垂直误差不大于 α1 个单位，水平误差不大于 α2 个单位时才能进行垂直误差校正。 (7) 当飞行器的垂直误差不大于 β1 个单位，水平误差不大于 β2 个单位时才能进行水平误差校正。 (8) 飞行器在转弯时受到结构和控制系统的限制，无法完成即时转弯(飞行器前进方向无法突然改变)， 假设飞行器的最小转弯半径为 200 m。 围绕在上述轨迹约束条件下，本文为智能飞行器建立航迹规划一般模型和算法。本文针对参考文献 [1]中的数据，规划分别满足约束条件(1)~(7)和(1)~(8)时，飞行器运行的最优航迹。另外，飞行器的飞行 环境可能随时间动态变化，虽然校正点在飞行前已经确定，但飞行器在部分校正点进行误差校正时存在 无法达到理想校正的情况(即将某个误差精确校正为 0)，例如天气等不可控因素导致飞行器到达校正点也 无法进行理想的误差校正。若假设飞行器在部分校正点(文献[1]中附件 1 和附件 2 中 F 列标记为“1”的 数据)能够成功将某个误差校正为 0 的概率是 80%，如果校正失败，则校正后的剩余误差为 min (error, 5)
N
∑ min f = A(ti ) + Tobstacle (i) , i = 1, 2,3,, N i =1
本文中转弯带来的副作用仅是缩小了校正点的工作域，因此方案一、二的算法规划航迹适用两种情 况。
另外，飞行器的飞行环境可能随时间动态变化，虽然校正点在飞行前已经确定，但飞行器在部分校 正点进行误差校正时存在无法达到理想校正的情况(即将某个误差精确校正为 0)。因此，部分校正点存在 校正失效的可能，会增大该方向误差的值，进而减少其误差余量，将影响后续校正点的选择，会改变航 迹甚至使得航迹规划失败。因校正失效的概率较低(只有 20%)，根据不同情况可以用两种方法处理失效 的校正：
设 ti 时刻，飞行器当前位置与可达域校正点的距离为 A(ti ) [3]，结合约束条件，建立飞行器航迹规划模
型：
N
= min f ( A) ∑= A(ti ) , i 1, 2,3,, N
i =1
按照本文参数特点，本文采用水平、垂直误差交替校正的方式，为了将飞行器的误差控制在较小的 范围内，应当先校正垂直误差，然后校正水平误差，之后依次轮流交替，直至到达终点 B。
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2019, 8(11), 1783-1794 Published Online November 2019 in Hans. /journal/aam https:///10.12677/aam.2019.811208
A New Method for Route Planning of Intelligent Aircraft Problems
Weichen Fu, Xixi Liang, Minhang Zhang, Juhe Sun
Shenyang University of Aeronautics College of Science, Shenyang Liaoning
傅维晨 等
的比较，在两种情况下，算法程序实现得到航迹规划结果表和路径图。算法的有效性和复杂度分析结果 表明，给出的求解算法是十分有效的。
关键词
航迹规划，多约束，改进的A*算法，时空复杂度
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
1) 每次校正后加上概率误差。
DOI: 10.12677/aam.2019.811208
1785
应用数学进展
பைடு நூலகம்
傅维晨 等
2) 极端情况，每次有可能校正失效时都按照校正失效处理，即必然失效。
3. 改进的 A*算法
下面我们将在经典的 A*算法[6]-[12]的基础上，提出了一种改进的 A*算法，用于解决本文的飞行器 航迹规划问题。
A*算法是一种启发式搜索算法。通过在搜索空间不断评估路径的估价函数值来启发式搜索节点来构 造最优路径。通常 A*算法的常用估价函数表示为
f= (n) g (n) + h (n)
其中，n 为当前节点， f (n) 是从初始点经由节点为 n 到目标点的估价函数， g (n) 是在状态空间中从初 始节点到节点 n 的实际代价， h (n) 是从节点 n 到目标节点的估计代价。
摘要
智能飞行器航迹规划问题是一个大范围多目标多约束的三维规划问题，这类问题可以归属于路径规划问 题，在满足相应条件的同时要求在较短的时间内以较短的路程到达目的地。本文把航迹的约束条件转化 到实际问题中，通过对A*算法的改进，建立起符合飞行器航迹规划的两种算法模型。通过两种方案算法
文章引用: 傅维晨, 梁茜茜, 张民航, 孙菊贺. 一类新算法研究智能飞行器航迹规划问题[J]. 应用数学进展, 2019, 8(11): 1783-1794. DOI: 10.12677/aam.2019.811208