无人智能运载器航路规划方法及其应用pdf电子书版本下载

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第1章 概述 1

1.1 引言 1

1.2 无人智能运载器 2

1.2.1 无人机 2

1.2.2 无人地面车 3

1.2.3 无人水面艇 3

1.2.4 无人潜器 4

1.3 航路规划技术 5

1.4 本书结构 7

第2章 基于蚁群优化的航路规划方法 8

2.1 蚁群算法 8

2.1.1 产生与发展 8

2.1.2 生物学原理 9

2.1.3 蚁群优化元启发式算法 11

2.1.4 蚁群算法与其他仿生优化算法的比较 17

2.2 水下运载器三维空间航路规划问题描述 18

2.3 环境建模 20

2.3.1 三维海底地形的构造 20

2.3.2 三维环境空间的抽象建模 22

2.4 基于离散域蚁群算法的三维空间航路规划方法 24

2.4.1 算法设计 24

2.4.2 算法仿真与分析 30

2.5 基于连续域蚁群算法的三维空间航路规划方法 39

2.5.1 算法设计 40

2.5.2 算法仿真与分析 43

第3章 基于空间弹性绳算法的航路规划方法 49

3.1 空间弹性绳算法建模 49

3.1.1 弹性绳的定义 49

3.1.2 运动性质建模 50

3.1.3 弹性绳算法流程 52

3.1.4 收敛性分析 53

3.1.5 收敛速度分析 60

3.2 球形障碍环境下航路规划方法 66

3.2.1 球形障碍环境空间模型 67

3.2.2 收缩、滑动和碰撞的计算 67

3.2.3 弹性绳算法的计算步骤 69

3.3 海底地形障碍环境下航路规划方法 71

3.3.1 真实海底地形环境空间模型 71

3.3.2 收缩、滑动和碰撞的计算 72

3.3.3 弹性绳算法的计算步骤 75

3.4 仿真实验及分析 77

3.4.1 收敛性仿真实验 77

3.4.2 收敛速度仿真实验 84

3.4.3 球形障碍环境下航路规划 91

3.4.4 海底地形障碍环境下航路规划 95

第4章 基于粒子群优化算法的航路规划方法 99

4.1 粒子群优化算法 99

4.1.1 算法原理 99

4.1.2 算法特点及研究现状 101

4.1.3 PSO在航路规划中的应用 103

4.2 一种极坐标环境下的粒子群航路规划方法 108

4.2.1 极坐标环境建模 108

4.2.2 航路规划方法设计 113

4.2.3 仿真实验及分析 118

4.3 动态已知环境下的局部航路规划方法 121

4.3.1 动态环境建模方法 121

4.3.2 局部航路规划避障模型 122

4.3.3 基于PSO算法的避碰策略及分析 125

4.3.4 仿真实验及分析 127

4.4 动态未知环境的局部航路规划 128

4.4.1 滚动窗口航路规划方法 129

4.4.2 基于观测窗口的局部航路规划方法 131

4.4.3 仿真实验及分析 136

4.5 基于PSO的多航路规划方法 138

4.5.1 算法的基本思想 139

4.5.2 多航路规划算法设计 139

4.5.3 粒子群的多样化 140

4.5.4 多群体的隔离进化 142

4.5.5 仿真实验及分析 143

第5章 基于协同进化的航路规划方法 145

5.1 协同进化算法 145

5.1.1 算法基本特征与类型 145

5.1.2 算法基本框架 150

5.1.3 算法动力学描述 151

5.1.4 协同进化算法与其他进化算法的对比分析 152

5.2 多飞行器协同航路规划问题建模 154

5.2.1 问题描述 154

5.2.2 问题建模 154

5.3 多飞行器协同航路规划方法设计 156

5.3.1 协同航路规划基本流程 156

5.3.2 航路编码和种群初始化 158

5.3.3 适应度函数设计 159

5.3.4 进化操作算子设计 162

5.3.5 算法流程 168

5.3.6 仿真实验与分析 169

第6章 基于萤火虫算法的航路规划方法 172

6.1 萤火虫算法 172

6.1.1 基本思想 172

6.1.2 数学描述 173

6.1.3 算法流程 174

6.1.4 算法性能分析 174

6.2 萤火虫算法改进研究 181

6.2.1 基本萤火虫算法问题分析 181

6.2.2 参数自适应调整策略 181

6.2.3 自主飞行策略 184

6.2.4 随机步长改进方法 184

6.2.5 改进算法描述 185

6.2.6 仿真实验 186

6.3 基于萤火虫的三维航路规划方法 192

6.3.1 航路表达 192

6.3.2 评价函数设计 194

6.3.3 萤火虫算法编码 194

6.3.4 航路规划流程设计 195

6.3.5 仿真实验 196

6.4 基于混合算法的运载器三维航路规划方法 201

6.4.1 混合算法描述 201

6.4.2 算法编码与执行流程 201

6.5 仿真实验 203

6.5.1 算法有效性测试 203

6.5.2 迭代次数对规划结果影响实验 205

6.5.3 种群规模对规划结果影响实验 206