无人机的续航能力有限,对海上舰船进行搜索时需要进行航路优化.针对传统粒子群算法容易陷入局部极值的问题,提出将粒子群优化和遗传算法融合在一起的混合粒子群算法,更新粒子时不仅需要考虑局部极值和全局极值,还结合遗传算法的交叉运算和变异运算,把个体当前极值与粒子群整体极值进行交叉并按照一定的比例进行变异,以提高粒子的多样性.算法既保留粒子群算法快速的局部搜索优势,又具备遗传算法的全局优化性能.仿真结果表明:对比传统遗传算法,改进的混合粒子群算法简单,在目标较多时,收敛到最优解的速度快,降低了航路规划时间.
粒子群优化 遗传算法 无人机 路径规划