基于NSGA-II 遗传算法的智能飞行器航迹快速规划

张伟聪，韩伟娜，白雪丽，韩 旭，任 宽，田丽丽

（1.北华航天工业学院机电工程学院；2.北华航天工业学院遥感信息工程学院，河北廊坊 065000）

0 引言

现代飞行器技术经过多年发展，结构和操作越来越复杂，在安全突防任务难度愈来愈大的情况下，智能飞行器航迹规划占有重要地位。快速准确的航迹规划可有效节约能源提高效率，其研究具有重大意义。

智能飞行器航迹规划通常存在约束工况比较复杂和优化规模较大等问题时，一般情形会采用启发式智能优化算法，如蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法等［1］。Patcher 等［2］讨论了路径规划问题中的关键优化技术及其复杂性；Dong 等［3］、Zhang 等［4］、Nikolos 等［5］系统研究了路径规划中进化算法的优化原理；Wu 等［6］最早将遗传算法应用于航行器的路径规划问题；朱海斌等［7］引入量子遗传算法克服了遗传算法早熟问题；李文广等［8］改进转弯航迹规划算法，降低了15%路径。近年有关智能飞行器航迹规划优化研究主要集中于对启发式智能优化算法进行改进［9-13］。

传统的遗传算法在搜索空间和目标函数方面要求不高，具有范围广、鲁棒性高以及全局搜索能力较强的优点，但是容易陷入局部求解，且收敛结果易反复。非支配排序遗传算法（NSGA）经过个体支配关系的分层，在速度上有了很大提升。本文利用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）应用于智能飞行器的航迹规划问题中，主要解决NSGA 的排序速度慢以及找到最优解时收敛容易反复的缺陷。……