多约束条件飞行器航迹规划--2019F题

题目简介：复杂环境下航迹快速规划是智能飞行器控制的一个重要课题。由于系统结构限制， 这类飞行器的定位系统无法对自身进行精准定位， 一旦定位误差积累到一定程度可能导致任务失败。 因此， 在飞行过程中对定位误差进行校正是智能飞行器航迹规划中一项重要任务。本题目研究智能飞行器在系统定位精度限制下的航迹快速规划问题。

问题1：针对附件 1 和附件 2 中的数据分别规划满足条件（1） ~（7）时飞行器的航迹， 并且综合考虑以下优化目标：（A） 航迹长度尽可能小；（B） 经过校正区域进行校正的次数尽可能少。并讨论算法的有效性和复杂度。

解题思路：这里是一个复杂约束下的优化问题，而且好像是多目标优化问题，首先尝试以多目标优化算法进行优化，另外整个问题的规模可以认为接近612维，而且约束严格，

因此采用智能算法进行优化时候，有两个地方很重要：

1、产生的初始解不能完全随机，否则必然满足不了约束

2、产生新解的方式需要考虑实际情况，保证新解满足约束

下面是我暂时跑出来的结果

数据集1：

数据集2：

增加迭代次数可以得到更好的效果把

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