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提出了基于遗传算法的URAV航迹规划,将航迹规划的多种约束与算法相融合,综合考虑了多种约束条件对航迹规划的影响。算法采用了改进的航迹极坐标编码方式,算法参数采用了自适应的交叉率和变异率,实现了URAV以最小的被发现概率到达目标点,仿真结果表明该方法是可行而有效的。
基于遗传算法的无人侦察机航迹规划
【摘 要】
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提出了基于遗传算法的URAV航迹规划,将航迹规划的多种约束与算法相融合,综合考虑了多种约束条件对航迹规划的影响。算法采用了改进的航迹极坐标编码方式,算法参数采用了自适
【机 构】
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空军军工程大学工程学院,西安理工大学印刷包装工程学院
【出 处】
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弹箭与制导学报
【发表日期】
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2010年03期
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