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基于改进混沌遗传算法的无人机航迹规划 总被引:1,自引:1,他引:0
如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主规划的关键。提出了一种基于混沌遗传算法的航迹规划方法,该方法首先由Voronoi图生成初始航迹,然后采用混沌遗传算法在生成的航迹空间中寻优。主要对近年来出现的混沌遗传算法进行了改进以使其更具智能化。该方法采用幂函数载波代替传统混沌优化算法中的线性载波;为进一步提高混沌映射迭代序列的均匀性,提出了确定区间的随机幂指数概念并将其应用到混沌遗传算法中。仿真结果表明,该方法可以提高混沌遗传算法收敛的精确性。 相似文献
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提出了一种在非精确网络状态信息下满足时延和带宽约束的最小代价组播路由算法。基于非精确网络下门限更新策略,提出一种将安全性和组播树代价相结合的路径选择函数。模拟多组播业务的仿真结果表明.该算法所得组播树的代价最优,而且请求接受率较高,反映了该算法同时具有较好的QoS能力和负载均衡能力。 相似文献
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