多约束复杂环境下基于改进蚁群算法的多无人机协同工作的航迹规划方法

发明专利无效专利

申请号：
CN202110635113.9
IPC分类号：G05D1/12
申请日期：
2021-06-04
申请人：
郑州航空工业管理学院

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著录项信息

专利名称	多约束复杂环境下基于改进蚁群算法的多无人机协同工作的航迹规划方法
申请号	CN202110635113.9	申请日期	2021-06-04
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-17	公开/公告号	CN113268087A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05D1/12 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05D 非电变量的控制或调节系统（金属的连续铸造入B22D 11/16；阀门本身入F16K；非电变量的检测见G01各有关小类；电或磁变量的调节入G05F） G05D1/00 陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪（无线电导航系统或使用其他波的类似系统入G01S） G05D1/12 寻找目标的控制	IPC分类号	G;0;5;D;1;/;1;2查看分类表>
申请人	郑州航空工业管理学院	申请人地址	河南省郑州市二七区大学中路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	郑州航空工业管理学院	当前权利人	郑州航空工业管理学院
发明人	王秀红;郭磊磊;韩光平;韩心雨;朱格璐
代理机构	郑州豫鼎知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种多约束复杂环境下基于改进蚁群算法的多无人机协同工作的航迹规划方法，本发明有效解决了现有的蚁群算法人农艺出现迭代时间长，收敛速度慢或者较早陷入局部最优解甚至算法停滞的问题；解决的技术方案包括本文在传统蚁群算法的基础上，借鉴引进了狼群分配原则，同时引入轮盘赌机制，在此基础上加入了随机信息素挥发系数和随机信息素以及启发因子重要程度系数两种运算模式，提高了蚁群算法的性能并且减少了运算时间、避免陷入局部最优解，最终实现无人机在动态环境下面对突发威胁时无人机实时重新规划，提高无人机智能化程度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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