基于动态缩放机制改进的冠豪猪算法用于无人机路径规划
Improved crested porcupine optimizer with dynamic scaling mechanism for UAV path planning
沈阳大学 智能科学与信息工程学院, 沈阳 110044
摘要
针对无人机三维路径规划这一复杂优化问题，以提高算法性能与路径质量为目标，对冠豪猪优化算法(CPO)进行了系统性改进，提出了一种基于动态缩放机制的改进型冠豪猪优化算法(DSCPO)。引入精英随机反向学习策略提升初始种群质量，设计了动态适应度缩放机制以自适应调整选择压力，优化了算法防御阶段的位置更新策略，并融合混合差分变异策略增强全局探索与局部开发能力。在11种代表性的CEC2017测试函数中，DSCPO在其中9个函数上获得了最优平均值，且其综合排名显著优于其他对比算法，表现出优异的收敛精度、速度和稳定性。进一步地，将DSCPO应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，仿真结果显示其能规划出更短、更平滑、更安全的飞行路径，其中最优路径长度72.849，平均长度74.873，标准差仅为0.027，各项指标均优于对比算法，验证了DSCPO在路径规划中的有效性和可靠性。
基金项目
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKZZ20220146)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0429
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
武刚, 李开元, 郭爽, 等. 基于动态缩放机制改进的冠豪猪算法用于无人机路径规划 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0429. (Wu Gang, Li Kaiyuan, Guo Shuang, et al. Improved crested porcupine optimizer with dynamic scaling mechanism for UAV path planning [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0429. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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