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摘要
标准粒子群算法在解决无人机航迹规划问题上容易陷入局部最优解。针对上述问题，提出了随机位置突变的自适应粒子群算法。算法选择基于凸函数的自适应惯性权重递减模型，能够同时兼顾全局搜索和局部精细搜索，引入早熟判定机制和位置突变机制，通过该机制使得群体符合位置突变条件时，各个粒子将会在保留记忆和速度的基础上，跳跃到一个新的位置进行搜索，增加了群体的多样性，具备了跳出局部最优的能力。通过MATLAB仿真表明，基于随机位置突变的自适应粒子群算法收敛效果有显著提升，并且改进算法的复杂度没有明显增加。所提算法在复杂环境下的适用性要远远优于标准粒子群算法，在航迹规划问题上具备可行性和优越性。
- 出版日期2023
