航路规划中的智能优化算法分析

张先瑞

摘要：航路规划需要在特定的条件限制下，在目标位置和起始位置之间众多的航行路线之间选择一条最优化的路径，确保航行任务的完成。而智能优化算法在航路规划中的应用可以提升航路的合理性和科学性，有效的解决目前航路规划中存在的问题，因此加强航路规划中的智能优化算法应用分析势在必行。

关键词：航路规划；智能优化算法分析

中图分类号：TB

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.17.125

航线规划属于多约束多目标非线性优化问题，影响该问题的因素非常多，路线规划工作开展中数据信息复杂，需要使用智能优化分析对信息数据进行有效处理，从众多的路径中选择最优化航线。本文从航线规划的基本要求出发，详细阐述了智能优化算法在航线规划中的应用方法，只在提升我国航线规划水平。

1航线规划的基本要求

航线规划的隐蔽性、物理可飞行已经实时性关系到飞行器作用的发挥，因此航线的合理规划是其完成任务的保证。在航线的规划中不仅要充分考虑途经区域的自然环境，包括天气条件以及地形条件等，还要将政治因素考虑在内，避免在航行过程中，飞行器遭受打击，造成不必要的损失。鉴于此航路规划工作开展过程中应当考虑以下两个方面的因素。

1.1航路的隐蔽性

随着现代化信息技术的发展，电磁波探测技术在军事领域得到了广泛的应用，使用电磁波完成对飞行设备的监测，可以清楚的获取飞行器的航线信息，这给飞行器的安全带来了巨大的威胁，因此在信息监测技术高速发展的今天，要想保证飞行器的安全，就需要提升器航行路线的隐蔽性。目前较为常用的提升航路规划隐蔽性的措施主要有两种：一，航行路线远离威胁源，即便电磁雷达发现目标，也来不及采取措施，对飞行器造成威胁。二，降低飞行高度，虽然理论上电磁波可以穿过金属之外的物体，但山体和地面可以对探测电磁波产生一定程度上的干扰，进而提升航行路线的隐蔽性。

1.2航路的可飞性

尽管航路规划需要提升航线的隐蔽性，但隐蔽性的提升应当以可飞行为前提，保证航路规划的可飞性需要从飞行器的基本飞行性能出发，一般情况下，航路规划人员需要的主要指标有：最大拐角度、最大爬升度以及最低飛行高度三个因素。

2航路规划中的智能优化算法分析

2.1知识引导智能优化算法分析

智能优化算法分析可以提升航路规划路线的合理性和科学性，是现代航路规划诸多方法中较为常用的一种，与遗传算法、粒子群算法以及遗传算法等航路路线规划方法相比，智能优化算法所使用的优化函数相对较为复杂，计算结果的可信度也相对较大。但目前我国在使用智能优化算法进行航路规划时存在着收敛速度较慢以及早熟收敛等问题，极大地限制了智能优化算法作用的发挥，而这些问题的产生的主要原因是由于航路智能算法优化分析规划工作开展过程中没有专业的知识体系作为航线规划支撑，缺乏明确的引导因子。

为应对引导因子缺乏的问题，在航线规划工作开展中规划人员应当充分掌握相关领域的知识技术，以专业领域知识体系作为知识引导因子，建立形式化模型，并将结构化方法融入到智能优化算法中，提升航线规划的科学性与合理性。例如反舰导弹航线规划过程中，针对待优化问题，结合反舰导弹工作的基本理论知识，对问题进行分析提炼，病采用智能优化分析的方法完成相关问题的解决。较为常见的引导方式有7种，其中较为常见的有精英保留和引入字裙两种策略，这两种引导方法均从智能算法空间搜索的合理性出发，达到维持个体多样性以及早熟收敛性局部化的效果。

2.2航路规划智能优化算法求解框架的构建

智能优化算法的航路规划求解框架的构建可以将智能优化算法、航路规划知识体系以及特定领域专业理论相结合，在充分考虑各方因素的基础上完成航路的规划工作，因此航路规划智能优化求解框架的构建是航线规划过程中的关键环节。在实际的航线的规划中，首先应当结合特定领域知识，对问题进行专业提炼，将问题从实际问题中抽象出来，为后续问题的解决提供便利。其次，将这种特定领域知识形式化并结构化，为某种能够改进算法性能的元策略。最后，将元策略实例化为与具体优化算法相匹配的优化策略，这将是个开放式的问题，不同的智能优化算法就有不同的匹配策略。特定领域知识以元策略的形式对智能优化算法的优化过程进行引导和监督。

2.3航路规划求解框架的运行机制

按照智能优化算法航路规划框架，不同领域航线智能优化规划根据其领域的航线特点，采用不同的智能优化方法进行航行可行空间搜索，并通过数次优化迭代，得出最优化结果。每一次迭代过程都必须引入与智能优化算法分析相匹配的进化机制，让航线规划具有较强的适用能力。

3结论

航线规划数据处理量较大，从诸多的路线中选择中最有航线，需要考虑各个方面的因素限制，而智能优化算法是航线规划中一种重要的方法，合理的使用此种方法可以从很大程度上增强航线规划的科学性，提升我国航线规划水平。

参考文献

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