基于差分进化和量子粒子群算法的无人机海上航路规划

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作者：scidown 发布时间：2021-08-01 12:50:38 文章标题：

基于差分进化和量子粒子群算法的无人机海上航路规划( Route Planning for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) on the Sea Using Hybrid Differential Evolution and Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization )

文章作者：

Y Fu M Ding C Zhou H Hu Differential evolution (DE) quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) route planning terrain pretreatment unmanned aerial vehicle (UAV)

文章简述：

提出了一种基于量子粒子群算法的混合差分进化算法(DE)用于无人机海上航迹规划。该方法将DE算法和QPSO算法结合起来，进一步提高了两种算法的性能。将无人机海上航迹规划问题归结为一个优化问题。提出了一种简单的地形环境预处理方法。基于DEQPSO算法，设计了一种新型的无人机航迹规划器，用于在不同威胁环境下生成安全且可飞行的航迹。为了证明该方法的高效性，将DEQPSO算法与实数遗传算法、DE、标准粒子群优化算法(PSO)、带微分进化算子的混合粒子群算法和QPSO算法在解的质量、鲁棒性和收敛性等方面进行了比较。实验结果表明，该方法能够有效地为无人机生成更高质量的路径。

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