南京航空航天大学学报

作者：马梓元，刘伟鹏，胡春朝，龚华军，王新华

单位：南京航空航天大学自动化学院，南京 211106；,上海机电工程研究所，上海 201109；,上海机电工程研究所，上海 201109；,南京航空航天大学自动化学院，南京 211106；,南京航空航天大学自动化学院，南京 211106；

关键词：路径协同规划;三维空间障碍;改进人工蜂群;粒子群算法;动态贪婪准则

基金：上海航天科技创新基金（SAST2023-012）。

为解决空战场景下的高亚声速无人飞行器（Unmanned aerial vehicle，UAV）的路径规划问题，提出一种改进的人工蜂群（Improved artificial bee colony，IABC）算法。综合考虑三维空间障碍与无人飞行器路径规划的协同问题，建立作战场景模型与目标函数；在雇佣蜂阶段引入了粒子群算法（Particle swarm optimization，PSO）降低搜索的盲目性，增强算法的搜索能力；在观察蜂阶段基于动态贪婪准则对迭代初期的蜜源进行局部平滑处理，进一步提升算法的收敛速度。为了验证算法有效性，对算法进行了仿真对比实验。仿真实验表明，IABC算法继承了ABC与PSO算法的搜索优点，相较ABC算法，平均算法收敛速度提升47.83%，算法收敛精度平均提升53.49%。

来源：2025年第6期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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