专利名称：基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法
技术领域：
本发明涉动态优化技术领域，以及飞行器路径规划技术领域。
背景技术：
动态飞行路径规划是指在环境中存在运动障碍，或者存在事先未知障碍情况下的 实时飞行路径规划。由于外部环境随着时间在变化，因而动态飞行路径规划实际上是一个 动态优化问题。用遗传算法解决动态优化问题是一项具有挑战性的工作。现有基于遗传算法解决动态优化问题的方法中，很多都用到了随机变迁方法和精 英变异方法。随机变迁方法是通过随机生成的个体，取代种群中原有的部分个体，以提高种 群的多样性。精英变异方法是用上代种群中的精英个体通过变异取代种群中的最差个体的 方法，这种变异的个体有更强的当前环境的适应性。随机变迁方法和基本遗传算法初始种群的生成一样，由于个体也是随机产生的， 虽然能在一定程度上增加种群的多样性，但不能利用现有种群的优良个体信息，会削弱算 法的收敛能力，所以，基于随机变迁的遗传算法不适合于解决实时性要求强的动态飞行路 径规划问题。精英变异虽然可以提高个体对当前环境的适应性，但这种机制存在的问题一方面 是可能降低种群多样性，使得种群有可能收敛于局部最优解，另一方面，对于有些优化问 题，比如，动态飞行路径规划问题，可能在开始的几代种群中根本就不存在可行解，更不用 说精英解了。所以，基于精英变异方法的遗传算法也不适合于解决动态飞行路径规划问题。
发明内容
为了克服现有技术不适合解决动态飞行路径规划问题的不足，本发明提供一种基 于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，可以根据当前种群中可行解的数量，自 适应地把随机变迁和精英变异动态相结合，提高种群的多样性和收敛能力，为动态飞行路 径规划这样的随时间变化的动态优化问题提供一种可行的解决方案。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤第一步随机生成初始种群P(t)，t = 0 ；飞行路径的编码直接使用导航点编码方 式，即一条染色体就对应于一条飞行路径，染色体基因位的取值就是空间一个点Uk，yk)。在 每一代种群中，每一条染色体的长度可以是不同的，但它们的第一个基因位的取值都是飞 行器初始位置(xs，ys)，最后一个基因位的取值都是目标点位置(xg，yg)。第二步计算初始种群适应度/(U) = I ^ gocjpo其中，g(x，y)表示约束
条件，J(χ, y)表示目标函数；在本发明中，把飞行路径与障碍物之间的碰撞代价看作是约 束条件，把飞行路径长度当作目标函数。因此，当g(X，y) = 0，即飞行路径与障碍物没有发生碰撞时，适应度函数的取值为 飞行路径长度；对应的飞行路径称为可行路径，或称为动态优化问题的可行解；
当g(x，y)兴0，即飞行路径与障碍物发生碰撞时，适应度函数的取值为无穷大；对 应的飞行路径称为不可行路径，或称为动态优化问题的不可行解。对于动态飞行路径规划问题，需要求最小适应度对应的飞行路径(由第二步适应 度函数定义可知，由于适应度为飞行路径长度，所以最小适应度就是最短飞行路径长度，对 应的是路径长度最短的飞行路径。)。第三步统计种群P(t)中可行解的数量，记作Iifeasible (t) ；P(t)中的可行解集合记 为E⑴，非可行解集合记为S⑴；计算(t)和(t)，分别表示第t代种群精英变异和随 机变迁相对于种群规模的比率，取rei(0) =0和I^i(O) = 1。
权利要求
1.一种基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，其特征在于包括下述步骤第一步随机生成初始种群p(t)，t = 0 ；飞行路径的编码直接使用导航点编码方式，即 一条染色体就对应于一条飞行路径，染色体基因位的取值就是空间一个点Uk，yk)；在每一 代种群中，每一条染色体的第一个基因位的取值都是飞行器初始位置(xs，ys)，最后一个基 因位的取值都是目标点位置(xg，yg)；
2.根据权利要求1所述的基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，其特征 在于所述的交叉采用单点交叉的方法，在种群中随机选择两个个体，并选择一个交叉点， 交换两个个体在交叉点后面的部分基因位，得到两个新个体。
3.根据权利要求1所述的基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，其特征在于所述的变异采用单点随机变异，在种群中随机选择一个个体，并随机选择一个变异 位，随机改变这个基因位的取值，得到一个新个体。
4.根据权利要求1所述的基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，其特 征在于所述的插入采用随机插入算法，在种群中随机选择一个个体，并随机选择一个插入 点，在这一点插入一个基因位，这个基因位随机取值，得到一个新个体。
5.根据权利要求1所述的基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，其特征 在于所述的删除采用随机单基因位删除算子，在种群中随机选择一个个体，并随机选择一 个基因位，删除这个基因位，得到一个新个体。
全文摘要
本发明公开了一种基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，随机生成初始种群并计算其适应度，统计种群中可行解E(t)并进行精英保留操作，对非可行解S(t)进行交叉、变异、插入、删除操作，计算操作过后的E(t)和S(t)组成的过渡种群的适应度；用E(t)单点随机变异得到的个体和随机生成的个体中的可行解，替换过渡种群的不可行解；判断是否进化到根据问题复杂程度选取的代数或者种群已收敛；若是，则种群中最优个体就是规划出来的飞行路径。本发明可以提高种群的多样性和收敛能力，可以为动态飞行路径规划这样的随时间变化的动态优化问题提供一种可行的解决途径。
文档编号G06N3/12GK102081752SQ20111003022
公开日2011年6月1日 申请日期2011年1月27日 优先权日2011年1月27日
发明者李波, 符小卫, 陈军, 高晓光 申请人:西北工业大学