《表2 平均耗时比较:基于改进蚁群算法的三维航迹规划》
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从图7中可以看出,虽然文献[14]蚁群算法在前20次迭代中,收敛比较快,但是整个收敛过程比较慢,当迭代到260次时又出现了快速的收敛,因此收敛过程不稳定。本文蚁群算法在搜索的初始阶段,能够稳定较快地向最优解靠近,这是由于初始信息素调整因子的改进,结合路径偏移因子的约束,本文蚁群算法在收敛速度上有很大提升。50次实验在9种地形中的平均耗时如表2所示,可以看出本文蚁群算法运行时间较文献[14]蚁群算法平均减少11.56%,说明改进的搜索策略发挥了重要作用,虽然在启发函数中增加了路径偏移因子,增加了算法的复杂度,但是总体上算法搜索效率有所提升,缩短了时间。表3为最优航迹的节点个数,由于局部搜索策略的改进,本文算法所规划的航迹节点个数大约是文献[14]蚁群算法所规划航迹节点个数的一半,说明了本文蚁群算法搜索效率提升较为明显。
图表编号 | XD00150172400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.01 |
作者 | 魏江、王建军、王健、秦春霞、梅少辉 |
绘制单位 | 西北工业大学电子信息学院、西北工业大学电子信息学院、西北工业大学电子信息学院、西北工业大学第365研究所、西北工业大学电子信息学院、西北工业大学电子信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |