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MSRIME: a multi-strategy RIME optimization algorithm for three-dimensional UAV path planning
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PRE
AI
DOI：10.1088/1361-6501/ae05b8.png)
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摘要
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三维（3D）无人 aerial vehicle（UAV）路径规划对于确保高效任务执行至关重要。然而，现有算法通常存在收敛速度慢、过早收敛于局部最优以及全局探索与局部开发之间的失衡等问题。为克服这些局限性，本文提出了一种用于3D UAV路径规划的多种策略RIME算法（MSRIME）。首先，采用结合混沌映射与latin hypercube sampling的混合初始化策略，以增强初始种群的多样性，从而提高早期搜索阶段的解质量。其次，通过整合Lévy flight和分层、基于种群的位移更新策略，优化了软-rime搜索机制，协同平衡探索与开发并加速收敛。第三，引入了一种由多项式变异算子与正弦-余弦函数整合构建的周期性扰动机制，以增加搜索随机性并扩大解空间的覆盖范围。实验结果表明，所提出的MSRIME算法相较于几种最先进的基准算法，展现出更优的全局优化能力、鲁棒性和适应性。
Keyword:
RIME optimization algorithm
multi-strategy
adaptive
path planning
unmanned aerial vehicle
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.7K
被引数:
2.3W
机构
引用论文
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