【摘 要】
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为了提高无人机完成任务效率,在执行攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路。提出了一种Q-学习的自适应蚁群算法的无人机航路规划方法,建立了基于真实地形数据和火力
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为了提高无人机完成任务效率,在执行攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路。提出了一种Q-学习的自适应蚁群算法的无人机航路规划方法,建立了基于真实地形数据和火力威胁区的威胁模型;针对传统蚁群算法在搜索过程中出现停滞现象,提出的Q-学习的自适应蚁群算法有效地解决了这一缺陷。并使用该算法对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算,仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。
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