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　　摘嬃:研究无人机航路规划题,采用基本蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长导致人机作航路规划效率低的难题。为了

　　提高无人机航路规划效率,提高速度和系统品质特性,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机航路规划方法。算法前期采

　　用了保留最优解和自适应航路点选择策略对略径进行优化,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、

　　挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷人局部最优,加快了

　　收敛,提高了搜索效率。采用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行仿真,仿真结果表明,改进方法避免了陷人局部最优,

　　并络短了搜索时间,航路规划效率明显提高,证明是一种有效的无人机航路优化方法,可为实际应用提供参考。

　　无人机航路规划的本质是在规划空间内,在给定的约東优能力差等不足,可靠性差。蚁群算法( Ant Algorithm)是

　　条件下寻找一条从起始点到目标点最优或次优的飞行航路。一种新型的概率搜索算法,它利用生物信息素作为蚂蚊选择

　　对于军用无人机来说,航路规划目的是回避敌方威胁,满足后续行为的依据,并通过蚂蚁的协同来完成寻优过程,其在

　　飞行品质约束(最小转弯半径、速度的限制、油料的消耗)条无人机航路规划中得到了广泛的应用?。但基本的蚁群算

　　航路规划算法是航路规划的灵魂,国内外相继开展了此缺点满足不了无人机对航路规划的实时性和可靠性要

　　自己的缺陷。动态规划的缺点是战场环境太过简化,限制了算法,将蚁群算法进行了适当改进,并提出最优保留和自适

　　实际可行路线;人工势场法速度随着规划空间的复杂度迅速应搜索方法,使之适用于无人机航路规划,经过蚁群的协同

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