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一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维蝴蝶种群的适应度值并记录当前最优个体和位置更新过程中采用转换概率p来进行全局搜素和度快且航迹稳定，为无人机航迹规划提供可行21为[0,1]之间的随机数；β为[_1,1]之间的均匀随机数；t为第t次迭代数；sr-+p)fi3i)2+dii)3其中hi=i2.根据权利要求1所述的基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法，其特征3.根据权利要求1所述的基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法，其特征4.根据权利要求1所述的基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法，其特征45了在当前规划空间中找到一条航程短、耗油少、时间短的航迹，主要实现算法有A*算法、[0003]蝴蝶优化算法(Butterflyoptimizationalogorithm,BOA)是2018年SankalapArora等学者根据蝴蝶觅食过程所提出的一种新型自然启发式算法，具有算法简6为7i)3[0048]图2为在10个山峰威胁三维环境下蝴蝶基本算法BOA与本发明改进蝴蝶优化算法[0049]图3为在10个山峰威胁三维环境下两种算法规划出的最优航迹随迭代次数增加而[0050]图4为在15个山峰威胁三维环境下基本算法与本发明改进优化算法在无人机航迹8[0051]图5为在15个山峰威胁三维环境下两种算法规划出的最优航迹随迭代次数增加而[0052]图6为在20个山峰威胁三维环境下基本算法与本发明改进优化算法在无人机航迹[0053]图7为在20个山峰威胁三维环境下两种算法规划出的最优航迹随迭代次数增加而[0055]结合附图1所述的基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法，包括以下9[0085]步骤5、局部搜索阶段搜索策略选择前产生的随机数ri与前述生成的策略选择概i)3模拟，构建100×100×100的三维规划环境，将本发明改进的蝴蝶优化算法(Improvedbutterflyoptimizationalogorithm,IBOA)搜索的路径和基本蝴蝶优化算法在相同条件

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