【摘 要】
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基于促使智能飞行器在飞行过程中进行定位误差校正，快速规划出最优航迹路径的目的，本文建立智能飞行器偏离航迹误差的非线性数学模型，并运用遗传模拟退火算法对所建立的模型进行求解，通过经典测试函数——Resenbrock函数对所提出的改进算法进行测试，证明改进算法的优越性，同时考虑飞行器的最小转弯半径，建立航迹规划模型，并运用粒子群算法对其进行求解，利用Mereopolis接受准则产生最优飞行器航迹。通过
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基于促使智能飞行器在飞行过程中进行定位误差校正，快速规划出最优航迹路径的目的，本文建立智能飞行器偏离航迹误差的非线性数学模型，并运用遗传模拟退火算法对所建立的模型进行求解，通过经典测试函数——Resenbrock函数对所提出的改进算法进行测试，证明改进算法的优越性，同时考虑飞行器的最小转弯半径，建立航迹规划模型，并运用粒子群算法对其进行求解，利用Mereopolis接受准则产生最优飞行器航迹。通过实验仿真分析，飞行器达到了航迹长度尽可能小且经过校正区域进行校正的次数尽可能少的优化目标，验证了本文建立的函数模型和采用的算法具有可行性和有效性。
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