一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法技术

本发明专利技术涉及导弹编队协同探测技术领域，且公开了一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法，包括以下步骤：S1、建立格栅地图，并初始化参数，同时使蚂蚁计数器归一；S2、判定飞行器是否进入障碍影响，若是，则计算人工势场法影响的信息素；若否，则计算普通模式的信息素，并根据计算出的普通模式的信息素得到人工势场法影响的信息素；根据得到的人工势场法影响的信息素确认下一步路线，并修改禁忌表；本发明专利技术相较于传统蚁群算法增加了对于障碍物的避障能力，同时不断引导蚂蚁前往目标点使得探测的目标更加明确，从而提高了对于空间的探测效率。因为蚁群算法存在大量的算子即存在大量的解可以进行筛选，表现效果不理想的解将会被过滤掉。滤掉。滤掉。

【技术实现步骤摘要】
一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法


[0001]本专利技术涉及导弹编队协同探测
，具体为一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法。

技术介绍

[0002]导弹编队进行协同探测任务时存在被障碍阻挡的情况，为了能继续且高效地进行探测任务需要导弹编队能对飞行过程中的障碍绕行，所以采用人工势场法控制导弹编队在遇到障碍时可以进行规避并继续执行编队探测任务，Khatib在1986年提出的人工势场法，经过多年实践证明人工势场法在避障过程中实时性高，并且对于周围环境的变化，适应能力强，在解决局部障碍问题能力比较突出。其基本思想为人为模拟重力势场根据所要控制的编队位置，分别计算由目标点生成的引力场和障碍物产生的斥力场对所控编队共同作用形成探测势函数，最终形成无碰撞避障路径。
[0003]导弹编队采用人工势场法避障时，其运算速度较快可以根据障碍物的形状和位置及时调整航路，且采用人工势场法其运算量较小，公式容易推导，可靠性高的避障手段。但是当遇到一些比较复杂或者故意设置的陷阱时，无法及时规避容易陷入局部势场最小处或无法抵达目标点。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法，解决了上述
技术介绍
中所存在的问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法，包括以下步骤：
[0008]S1、建立格栅地图，并初始化参数，同时使蚂蚁计数器归一；
[0009]S2、判定飞行器是否进入障碍影响，若是，则计算人工势场法影响的信息素；若否，则计算普通模式的信息素，并根据计算出的普通模式的信息素得到人工势场法影响的信息素；根据得到的人工势场法影响的信息素确认下一步路线，并修改禁忌表；
[0010]S3、判断是否完成遍历，若是，则统计当前的最优路径，并使蚂蚁计数器加1；若否，则进入到步骤S2
‑
S3中；
[0011]S4、判断是否到蚂蚁计数器上限，若是，则更新路径信息素，并使迭代计数器加1；若否，则进入到步骤S2
‑
S4；
[0012]S5、判断是否到迭代计数器上限，若是，则结束运行；若否，则进入到步骤S1
‑
S5中。
[0013]优选的，所述步骤S5中，若判断结果为否，则从步骤S1中的蚂蚁计数器归一开始向下运行。
[0014]优选的，所述方法中的势场蚁群算法的信息素更新模型是基于传统蚁群算法的信
息素理论引入势场力影响信息素扩散方向的概念，具体如式(1)
‑
(3)所示：
[0015][0016]其中，λ为信息素更新系数，τ
″
ij
(h)为势场对信息素产生的影响，h
n
为障碍物影响范围；
[0017][0018]其中，δ为势场的影响系数，根据障碍的危害程度进行设置，η表示栅格i到栅格j之间的距离；
[0019]当算法完成一轮探测后，需要根据他们通过的路径和任务区域障碍的分布情况，立即对信息度的浓度进行更新，即
[0020]τ
ij
(h+1)＝(1
‑
ρ)τ
′
ij
(h)+Δτ
ij
(h,h+1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)。
[0021](三)有益效果
[0022]本专利技术提供了一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法，具备以下有益效果：
[0023]本专利技术相较于传统蚁群算法增加了对于障碍物的避障能力，同时不断引导蚂蚁前往目标点使得探测的目标更加明确，从而提高了对于空间的探测效率。因为蚁群算法存在大量的算子即存在大量的解可以进行筛选，表现效果不理想的解将会被过滤掉，所以人工势场法算法中可能会出现的局部的最优解并不会影响势场蚁群算法对于寻找最优探测路径。
附图说明
[0024]图1为本专利技术中势场蚁群算法的流程图；
[0025]图2
‑
5为本专利技术全局探测仿真及分析示意图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]如图1所示，本专利技术提供一种技术方案：一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法，包括以下步骤：
[0028]S1、建立格栅地图，并初始化参数，同时使蚂蚁计数器归一；
[0029]S2、判定飞行器是否进入障碍影响，若是，则计算人工势场法影响的信息素；若否，则计算普通模式的信息素，并根据计算出的普通模式的信息素得到人工势场法影响的信息素；根据得到的人工势场法影响的信息素确认下一步路线，并修改禁忌表；
[0030]S3、判断是否完成遍历，若是，则统计当前的最优路径，并使蚂蚁计数器加1；若否，则进入到步骤S2
‑
S3中；
[0031]S4、判断是否到蚂蚁计数器上限，若是，则更新路径信息素，并使迭代计数器加1；
若否，则进入到步骤S2
‑
S4；
[0032]S5、判断是否到迭代计数器上限，若是，则结束运行；若否，则进入到步骤S1
‑
S5中，从步骤S1中的蚂蚁计数器归一开始向下运行。
[0033]方法中的势场蚁群算法的信息素更新模型是基于传统蚁群算法的信息素理论引入势场力影响信息素扩散方向的概念，具体如式(1)
‑
(3)所示：
[0034][0035]其中，λ为信息素更新系数，τ
″
ij
(h)为势场对信息素产生的影响，h
n
为障碍物影响范围；
[0036][0037]其中，δ为势场的影响系数，根据障碍的危害程度进行设置，η表示栅格i到栅格j之间的距离；
[0038]当算法完成一轮探测后，需要根据他们通过的路径和任务区域障碍的分布情况，立即对信息度的浓度进行更新，即
[0039]τ
ij
(h+1)＝(1
‑
ρ)τ
′
ij
(h)+Δτ
ij
(h,h+1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)。
[0040]基于上述方法，进行全局探测仿真及分析：假设任务目标区域为5000m*5000m，划分成大小为500m*500m的100个栅格通过蚁群算法进行全局探测，在该区域内随机布置障碍，假设蚁群中蚂蚁数量为50个，算法最大迭代次数为200次，局部信息素挥发系数ζ＝0.1，信息启发因子a＝1；期望启发式因子β＝5进行仿真，势场影响系数λ＝0.3，结果如图2
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立格栅地图，并初始化参数，同时使蚂蚁计数器归一；S2、判定飞行器是否进入障碍影响，若是，则计算人工势场法影响的信息素；若否，则计算普通模式的信息素，并根据计算出的普通模式的信息素得到人工势场法影响的信息素；根据得到的人工势场法影响的信息素确认下一步路线，并修改禁忌表；S3、判断是否完成遍历，若是，则统计当前的最优路径，并使蚂蚁计数器加1；若否，则进入到步骤S2
‑
S3中；S4、判断是否到蚂蚁计数器上限，若是，则更新路径信息素，并使迭代计数器加1；若否，则进入到步骤S2
‑
S4；S5、判断是否到迭代计数器上限，若是，则结束运行；若否，则进入到步骤S1
‑
S5中。2.根据权利要求1所述的一种基于势场蚁群算法的导弹编队避障方法，其特征在于：所述步骤S5中，若判断结果为否，则从步骤S1中的蚂蚁计数...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜毅，苏政宇，邓月光，
申请(专利权)人：姜毅，
类型：发明
国别省市：