[发明专利]基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法

权利要求书

1.一种基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法，其特征是，具体步骤为：

步骤一：在绘图面板中输入待编队的二维图形、图案；

步骤二：分析图形或图案，提取边界及内部像素点并保存；

步骤三：根据步骤二中保存的像素点，在三维环境中重绘图形；

步骤四：根据编队分布密度，对三维图形或图案进行隔行交叉采样，生成图形边界站位点；

步骤五：根据群体自适应度函数，人群中的个体自适应的选择目标站位点；

步骤六：群体根据人工蜂群算法规划路线，生成到达目标站位点的无碰撞最优路径。

2.如权利要求1所述一种基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法，其特征是，所述步骤四的具体步骤为：

（4-1）根据编队分布密度，沿Y轴方向进行采样，生成图形边界站位点；

（4-2）根据编队分布密度，沿X轴方向进行采样，生成图形内部站位点；

（4-3）根据公式（1）调整生成的站位点，防止在采样过程中忽略标识图形外观的拐点；

其中，Pos_ij为第i个站位点的第j维坐标，I_kj为第k个拐点的第j维坐标，d为空间维数，ave_distance为空间密度，I_n为拐点个数。

3.如权利要求1所述一种基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法，其特征是，所述步骤五中的自适应度函数为：

goalposik=c1*Σj=1d(Posij-centerj)2+c2*Σj=1d(xij-Posij)2+c3*count[k]]]>

goalpos_i＝mingoalpos_ik，

其中，goalpos_ik为第k个站位点相对于个体i的适应度值，center_j为中心点的第j维坐标，count[k]为第k个站位点所属圆环区域t_k内部被占用的站位点数，goalpos_i为个体i的目标位置，c₁,c₂,c₃为权重系数。