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一种改进的麻雀搜索算法及其在无人机三维路径规划中的应用( A Modified Sparrow Search Algorithm with Application in 3d Route Planning for UAV )
G Liu C Shu Z Liang B Peng L Cheng
无人机航迹规划问题主要集中在计算起飞点与目标点之间的最佳航迹以及在给定飞行区域内避开航迹上的障碍物以避免碰撞的过程。对于这一复杂的高维优化问题，需要一种高效的路径规划方法。然而，在复杂的三维飞行环境中，许多算法都是不可行或效率低下的。针对这一问题，本文提出了一种改进的麻雀搜索算法CASA。首先建立了三维任务空间模型和无人机航迹规划费用函数，将航迹规划问题转化为多维函数优化问题。其次，引入混沌策略来增强算法种群的多样性，并使用自适应惯性权重来平衡算法的收敛速度和搜索能力。最后，采用Cauchy-Gaussian变异策略来增强算法去除停滞的能力。仿真结果表明，在相同的环境下，CASSA算法生成的航迹优于麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、人工蜂群算法(ABC)和鲸鱼优化算法(WOA)，这表明CASSA算法在考虑各种约束条件时，更适合于求解无人机航迹规划问题。
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