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  6. 在光学仿真与建模领域的应用探究在现代光学研.doc 2.31KB
  7. 基于球形向量优化的粒子群算法在无人机路径规.html 19.09KB
  8. 基于球形向量改进的粒子群算法在.txt 2.47KB
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**基于球形向量改进的粒子群算法 PSO 在无人机 3D 路径规划中的应用**
引言
随着无人机技术的飞速发展其在军事民用等领域的应用越来越广泛其中无人机 3D 路径规划
技术是无人机自主飞行控制的核心技术之一近年来基于粒子群算法PSO的路径规划方法因其
良好的全局搜索能力和较快的收敛速度而备受关注本文将介绍一种基于球形向量改进的粒子群算法
PSO 在无人机 3D 路径规划中的应用并通过 MATLAB 编写实现为相关领域的研究提供参考
粒子群算法 PSO 概述
粒子群算法Particle Swarm OptimizationPSO是一种基于群体智能的优化算法通过模
拟鸟群鱼群等生物群体的行为规律进行寻优 PSO 算法中每个粒子代表问题的一个可能解
子的速度和位置不断更新以寻找最优解PSO 算法具有简单易实现收敛速度快等优点在许多优化
问题中表现出良好的性能
球形向量改进的粒子群算法
针对传统 PSO 算法在处理高维复杂问题时可能存在的收敛速度慢易陷入局部最优等问题本文提
出了一种基于球形向量的改进方法该改进方法通过引入球形向量来调整粒子的速度和位置更新方式
使算法在搜索过程中能够更好地适应问题空间的特性从而提高算法的搜索效率和全局寻优能力
无人机 3D 路径规划问题描述
无人机 3D 路径规划是指在给定的三维空间中根据起点终点以及障碍物的位置信息为无人机规
划出一条安全高效的飞行路径该问题具有高维非线性多约束等特点是一个典型的优化问题
本文将球形向量改进的 PSO 算法应用于该问题以实现高效的路径规划
MATLAB 实现及结果分析
1. 实现过程
本文使用 MATLAB 编写了基于球形向量改进的 PSO 算法的程序程序中包含了主函数粒子类定义
适应度函数更新函数等部分通过设置不同的起点终点和障碍物位置可以方便地修改和调整算
法的参数以适应不同的路径规划问题
2. 结果分析
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