多策略融合改进沙猫群优化算法的无人机三维路径规划
崔宸1
田立勤2
武文星3
纪豪森1
1.华北科技学院,北京 东燕郊 0652012.华北科技学院,北京 东燕郊 065201;青海师范大学 计算机学院,青海 西宁 8100163.青海师范大学 计算机学院,青海 西宁 810016
摘要：针对沙猫群优化算法在无人机应急救援三维路径时出现的飞行成本高和稳定性差问题,本文提出一种多策略融合的沙猫群优化算法(Multi Strategy Sand Cat Swarm Optimization,MSSCSO).首先,采用Sobol序列初始化种群,增强种群多样性.其次,在开发阶段融合黄金正弦策略,提高算法的局部搜索能力.最后,运用非线性调整策略,平衡算法的探索和开发阶段.在简单和复杂两种威胁地形模型仿真实验中,MSSCSO算法较原始算法平均飞行成本分别降低 0.3％和8.9％,MSSCSO算法寻径成功率均为 100％,且标准差在六种对比算法中最低.实验结果表明,MSSCSO算法显著提升了无人机三维路径规划的效率和稳定性.
关键词：沙猫群优化算法多策略融合无人机路径规划三维环境
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：河北省重点研发计划资助项目(19270318D)中央高校基本科研业务费资助项目(3142023063)
论文发表日期：2025-06-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 45-55 )
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