具有修正策略的改进NSGA-Ⅱ三维路径规划

针对传统多目标遗传算法存在收敛速度慢和难以得到Pareto最优解的缺点,提出了一种在三维环境下具有修正策略的改进带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II).首先建立能使路径最短、能耗最小、起伏最少的多目标函数;其次加入修正算子来减少冗余的路径点,实现快速收敛;然后在选择算子中加入辅助决策算子来比较优先级,提高解的多样性.为了测试改进算法的效果,将传统算法与改进算法进行对比,改进算法得到的解更优且在不同环境下具有多个Pareto前沿分布解,其中修正算子使迭代次数减少了约63％,验证了改进算法的可行性和有效性.     

支持强化学习RNSGA-II算法在航迹规划中应用

针对传统第二代非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解无人机多目标三维航迹规划早熟收敛及多样性不足的局限性,提出了支持强化学习RNSGA-II算法。设置两个独立种群分别用NSGA-II算法独立演化,隔代在两种族之间迁徙,接着各种群进行寻优进化,根据种群多样性的变化运用强化学习算法动态地优化各种群间“迁徙”的比例参数,从而使进化过程保持种群多样性,一定程度上解决了收敛速度和全局收敛性之间的矛盾。仿真结果表明,RNSGA-II算法较单一NSGA-II收敛精度更高,解集具有更好的分布性和多样性。