基于改进遗传算法的无人机搜索路径规划的研究

摘要

本文针对无人机搜索目标时移动速度的大小和方向不确定的问题,设计了基于改进遗传算法的搜索路径规划算法。传统的基于解析的办法适应性不强,不便于计算机自动化计算的实现。本文提出了基于改进遗传算法的搜索路径规划算法,将目标移动方向的概率时间等参数作为动态的人工势场综合考虑,提高了搜索路径规划问题求解算法的适应性,对于复杂的搜索区域和目标移动概率,均具有较高的适应性和自动化程度。根据遗传算法中适者生存的思想,择优选出更加优化的搜索路径。在这个过程中,将无人机的路径点当作生物的基因,把搜索路径看作是生物的染色体,然后通过杂交、选择、变异等操作得到更加优化的搜索路径。设置算例进行仿真计算,由仿真计算结果可知,本文提出的基于改进遗传算法的搜索路径规划算法是可行的,并且具有灵活性强、效率高和自动化的优点。