基于自適應(yīng)教學(xué)優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃
資料介紹
針對(duì)傳統(tǒng)教一學(xué)優(yōu)化( TLBO)算法進(jìn)行航路規(guī)劃時(shí)收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出一種自適應(yīng)交叉教一學(xué)優(yōu)化( AC-TLBO)算法。首先,該算法令傳統(tǒng)教一學(xué)優(yōu)化(TLBO)算法的教學(xué)因子隨著迭代次數(shù)而發(fā)生變化,提高算法的學(xué)習(xí)速度;其次,當(dāng)算法可能要陷入局部最優(yōu)時(shí),加入一定的擾動(dòng),使算法盡可能地跳出局部最優(yōu);最后,為了進(jìn)一步提升算法的收斂效果,在算法中引入遺傳算法的交叉環(huán)節(jié)。利用傳統(tǒng)教一學(xué)優(yōu)化( TLBO)算法、自適應(yīng)交叉教一學(xué)優(yōu)化( AC-TLBO)算法和量子粒子群優(yōu)化(QPSO)算法進(jìn)行無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃,仿真結(jié)果表明,在10次規(guī)劃中,自適應(yīng)交叉教一學(xué)優(yōu)化( AC-TLBO)算法有8次找到了全局最優(yōu)路徑,而傳統(tǒng)教一學(xué)優(yōu)化(TLBO)算法和量子粒子群優(yōu)化( QPSO)算法分別只找到了2次和1次;而且自適應(yīng)交叉教一學(xué)優(yōu)化(AC-TLBO)算法的收斂速度高于另外兩種算法。
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