基于改进混沌蜂群算法的无人战斗机路径规划

摘要

针对无人战斗机(uninhabited combat air vehicle,UCAV),在具有威胁战场上的路径规划问题,提出了一种基于Zaslavskii混沌的改进人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法,利用标准蜂群算法收敛速度较快,混沌运动的遍历性、随机性和对初值的敏感等特性,采用Zaslavskii混沌映射公式产生混沌序列,对蜂群算法的蜜源选择、搜索策略进行改进.并将改进后的ABC算法应用于求解UCAV航迹规划问题,在复杂多变的战场环境中逐步摆脱局部最优路径,寻找全局最优路径.与一般人工蜂群等算法比较,仿真实验的结果表明,所提改进ABC算法能够有效加快收敛速度,改善最优轨迹.