無人機航跡規(guī)劃的人工智能算法研究PPT課件

1、答辯人：高宇航答辯人：高宇航 鄭鄭 君君無人機航跡規(guī)劃的人工智能算法研究無人機航跡規(guī)劃的人工智能算法研究06遺傳算法規(guī)避遺傳算法規(guī)避風險風險區(qū)域區(qū)域05遺傳算法簡介遺傳算法簡介人工智能算法簡介人工智能算法簡介0204蟻群算法解決無人機蟻群算法解決無人機最短路徑規(guī)劃最短路徑規(guī)劃01無人機航跡規(guī)劃問題描述無人機航跡規(guī)劃問題描述03蟻群算法簡介蟻群算法簡介 無人機航跡規(guī)劃，是指在綜合考慮無人機能順利完成預定任務而規(guī)劃出一條從起始點起飛，遍歷多個目標點最后返回起始點且避開風險區(qū)域的最優(yōu)航跡。該航跡要求： 1、飛行總路徑距離盡可能短 2、盡可能避開風險區(qū)域（敵防空火力、惡劣氣候、高山峻嶺等） 人工智能算

2、法廣義上指模擬自然界生物智能解決問題的一類計算機算法。這類算法能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)不斷調(diào)整自身運算策略，善于在較短時間內(nèi)找到NP類問題的較優(yōu)解。 常見的人工智能算法：蟻群優(yōu)化算法、遺傳算法、模擬退火算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。 螞蟻在覓食時，總能找到一條從食物到巢穴之間的最優(yōu)路徑。這是因為螞蟻在尋找路徑時會在路徑上釋放出一種特殊的信息素。開始時螞蟻覓食所選路線較為隨機，但由于釋放的激索的揮發(fā)，越短的路徑激素濃度越高，概率就會相對較大，最終整個蟻群會找出最優(yōu)路徑。 遺傳算法是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的計算模型。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群開始的，而一個種群則由經(jīng)過基因（g

3、ene）編碼的一定數(shù)目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體，即多個基因的集合，其內(nèi)部表現(xiàn)（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現(xiàn)。u威脅區(qū)域規(guī)避威脅區(qū)域規(guī)避u遺傳算子交叉遺傳算子交叉)()(11maxniiniiDBLLAxF適應度函數(shù)為算法的核心。無人機遺傳算法規(guī)避風險區(qū)域適應度函數(shù)：其中 為當前群體中最長航跡距離， 為第i段航路的距離， 為第i段航跡與全部威脅區(qū)域之間的最短距離，A、B分別為距離、風險在航跡規(guī)劃中所占權(quán)重；為判別是否滿足最小轉(zhuǎn)彎半徑的懲罰系數(shù)，其滿足最小轉(zhuǎn)彎角度條件時取值為1，反之為0。maxLiDiL謝謝觀看！答辯人： 高宇航 鄭 君“旅行商問題”（TSP問題）常被稱為是指一名推銷員要拜訪多個地點時，如何找到在拜訪每個地點一次后再回到起點的最短路徑。規(guī)則雖然簡單，但在地點數(shù)目增多后求解卻極為復雜，如果要列舉所有路徑后再確定最佳行程，那么總路徑數(shù)量之大，幾乎難以計