.png){kind=icon}
返回
UAV Flight Path Planning Based on HPSOCAOA Optimization Algorithm
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.3390/sym18050858.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
为解决无人机轨迹规划中鳄鱼伏击优化算法（CAOA）存在的问题——如易陷入局部最优、全局搜索与局部探索难以平衡、收敛精度低等，本研究提出一种基于混合粒子群与鳄鱼伏击优化算法（HPSOCAOA）的三维轨迹规划方法。首先，建立结合粒子群优化（PSO）算法和鳄鱼伏击优化算法（CAOA）的协同搜索结构；其次，设计自适应能耗系数以解决早期个体过早淘汰和后期收敛动力不足的问题，从而进一步平衡全局探索与局部开发；最后，引入交叉学习机制。通过精英个体跨组替换机制，PSO的精细调整识别高质量个体，并将其替换CAOA中的低质量个体。这解决了群体内冗余低质量个体和搜索效率低的问题，并提升了整体优化性能。标准测试函数表明，HPSOCAOA在优化精度和稳定性方面优于对比算法。在复杂三维山地环境路径规划仿真实验中，HPSOCAOA与经典智能算法对比，验证了其在复杂三维场景中的优越性和实用性。
Keyword:
UAV
3D flight path planning
HPSOCAOA
adaptive energy consumption strategy
cross-learning
期刊
S
IF:
2.2
论文数:
1.4K
被引数:
0
机构
引用论文
Three-Dimensional UAV Trajectory Planning Based on Improved Sparrow Search Algorithm基于改进麻雀搜索算法的三维无人机轨迹规划.png)
SYMMETRY-BASEL
OAAI
SYMMETRY-BASELIF2.2
OAAI分享收藏Hippopotamus optimization algorithm: a novel nature-inspired optimization algorithmSCIENTIFIC REPORTS
OAAI
SCIENTIFIC REPORTSIF3.9
OAAI分享收藏Dubins-CPSO: A Hybrid Static-Dynamic Method for Coordinated Trajectory Planning of Multiple UAVsDubins-CPSO：一种用于多无人机协同轨迹规划的混合静态-动态方法
PREAI
分享收藏Multi-UAV Trajectory Planning Based on a Two-Layer Algorithm Under Four-Dimensional Constraints
IF0
PREAI
分享收藏Three-Dimensional Unmanned Aerial Vehicle Trajectory Planning Based on the Improved Whale Optimization Algorithm杨, Y.; 傅, Y.; 陆, D.; 徐, K. 基于改进鲸鱼优化算法的三维无人机轨迹规划. 对称性 2024, 16, 1561. [谷歌学术] [交叉引用]Symmetry
SymmetryIF0
PREAI
分享收藏Uncertainty-aware UAV path planning with a domain adaptive differential evolution algorithm基于领域自适应差分进化算法的具有不确定性感知的无人机路径规划
PREAI
分享收藏Survey of Path Planning for Aerial Drone Inspection of Multiple Moving Objects多运动物体空中无人机巡检路径规划综述DRONESOAAI
DRONESIF4.8
OAAI分享收藏Particle Swarm Optimization-Guided Rapidly-Exploring Random Tree for UAV path planning粒子群优化引导的快速探索随机树用于无人机路径规划
PREAI
分享收藏
查看更多内容