航路規劃中的智能優化算法分析

張先瑞

摘要：航路規劃需要在特定的條件限制下，在目標位置和起始位置之間眾多的航行路線之間選擇一條最優化的路徑，確保航行任務的完成。而智能優化算法在航路規劃中的應用可以提升航路的合理性和科學性，有效的解決目前航路規劃中存在的問題，因此加強航路規劃中的智能優化算法應用分析勢在必行。

關鍵詞：航路規劃；智能優化算法分析

中圖分類號：TB

文獻標識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.17.125

航線規劃屬于多約束多目標非線性優化問題，影響該問題的因素非常多，路線規劃工作開展中數據信息復雜，需要使用智能優化分析對信息數據進行有效處理，從眾多的路徑中選擇最優化航線。本文從航線規劃的基本要求出發，詳細闡述了智能優化算法在航線規劃中的應用方法，只在提升我國航線規劃水平。

1航線規劃的基本要求

航線規劃的隱蔽性、物理可飛行已經實時性關系到飛行器作用的發揮，因此航線的合理規劃是其完成任務的保證。在航線的規劃中不僅要充分考慮途經區域的自然環境，包括天氣條件以及地形條件等，還要將政治因素考慮在內，避免在航行過程中，飛行器遭受打擊，造成不必要的損失。鑒于此航路規劃工作開展過程中應當考慮以下兩個方面的因素。

1.1航路的隱蔽性

隨著現代化信息技術的發展，電磁波探測技術在軍事領域得到了廣泛的應用，使用電磁波完成對飛行設備的監測，可以清楚的獲取飛行器的航線信息，這給飛行器的安全帶來了巨大的威脅，因此在信息監測技術高速發展的今天，要想保證飛行器的安全，就需要提升器航行路線的隱蔽性。目前較為常用的提升航路規劃隱蔽性的措施主要有兩種：一，航行路線遠離威脅源，即便電磁雷達發現目標，也來不及采取措施，對飛行器造成威脅。二，降低飛行高度，雖然理論上電磁波可以穿過金屬之外的物體，但山體和地面可以對探測電磁波產生一定程度上的干擾，進而提升航行路線的隱蔽性。

1.2航路的可飛性

盡管航路規劃需要提升航線的隱蔽性，但隱蔽性的提升應當以可飛行為前提，保證航路規劃的可飛性需要從飛行器的基本飛行性能出發，一般情況下，航路規劃人員需要的主要指標有：最大拐角度、最大爬升度以及最低飛行高度三個因素。

2航路規劃中的智能優化算法分析

2.1知識引導智能優化算法分析

智能優化算法分析可以提升航路規劃路線的合理性和科學性，是現代航路規劃諸多方法中較為常用的一種，與遺傳算法、粒子群算法以及遺傳算法等航路路線規劃方法相比，智能優化算法所使用的優化函數相對較為復雜，計算結果的可信度也相對較大。但目前我國在使用智能優化算法進行航路規劃時存在著收斂速度較慢以及早熟收斂等問題，極大地限制了智能優化算法作用的發揮，而這些問題的產生的主要原因是由于航路智能算法優化分析規劃工作開展過程中沒有專業的知識體系作為航線規劃支撐，缺乏明確的引導因子。

為應對引導因子缺乏的問題，在航線規劃工作開展中規劃人員應當充分掌握相關領域的知識技術，以專業領域知識體系作為知識引導因子，建立形式化模型，并將結構化方法融入到智能優化算法中，提升航線規劃的科學性與合理性。例如反艦導彈航線規劃過程中，針對待優化問題，結合反艦導彈工作的基本理論知識，對問題進行分析提煉，病采用智能優化分析的方法完成相關問題的解決。較為常見的引導方式有7種，其中較為常見的有精英保留和引入字裙兩種策略，這兩種引導方法均從智能算法空間搜索的合理性出發，達到維持個體多樣性以及早熟收斂性局部化的效果。

2.2航路規劃智能優化算法求解框架的構建

智能優化算法的航路規劃求解框架的構建可以將智能優化算法、航路規劃知識體系以及特定領域專業理論相結合，在充分考慮各方因素的基礎上完成航路的規劃工作，因此航路規劃智能優化求解框架的構建是航線規劃過程中的關鍵環節。在實際的航線的規劃中，首先應當結合特定領域知識，對問題進行專業提煉，將問題從實際問題中抽象出來，為后續問題的解決提供便利。其次，將這種特定領域知識形式化并結構化，為某種能夠改進算法性能的元策略。最后，將元策略實例化為與具體優化算法相匹配的優化策略，這將是個開放式的問題，不同的智能優化算法就有不同的匹配策略。特定領域知識以元策略的形式對智能優化算法的優化過程進行引導和監督。

2.3航路規劃求解框架的運行機制

按照智能優化算法航路規劃框架，不同領域航線智能優化規劃根據其領域的航線特點，采用不同的智能優化方法進行航行可行空間搜索，并通過數次優化迭代，得出最優化結果。每一次迭代過程都必須引入與智能優化算法分析相匹配的進化機制，讓航線規劃具有較強的適用能力。

3結論

航線規劃數據處理量較大，從諸多的路線中選擇中最有航線，需要考慮各個方面的因素限制，而智能優化算法是航線規劃中一種重要的方法，合理的使用此種方法可以從很大程度上增強航線規劃的科學性，提升我國航線規劃水平。

參考文獻

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