基于鱼鹰搜索策略蛇优化算法的无人机三维航迹规划
陈海洋
温仕琪
张江祺
都威
西安工程大学电子信息学院,西安,710048
摘要：针对智能优化算法在求解无人机三维航迹规划问题时存在搜索能力不足、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种鱼鹰搜索策略蛇优化(OSSO)算法.首先,引入Bernoulli混沌映射初始化种群,扩大个体搜索范围,丰富种群的多样性;其次,结合鱼鹰优化算法下潜捕食、随机步长和精确开采思想,改进算法搜索策略,增强其全局搜索能力;然后,通过动态折射反向学习策略进行种群更新,提升算法对局部极值的处理能力,平衡算法全局搜索和局部开采能力;最后,分别采用函数法和高程数据构建2种三维模型,将航迹长度、威胁区距离和无人机本体约束作为评判指标进行仿真实验.实验结果表明:OSSO算法具有较强的鲁棒性,对于求解三维航迹规划问题具有良好的稳定性和有效性.
关键词：无人机航迹规划蛇优化算法鱼鹰搜索策略反向学习
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(51905405)
论文发表日期：2025-04-25
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( 89-99 )
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