摘要:根据遗传算法与动态的稀疏A*搜索(Dynamic Sparse A* Search, DASA)算法各自的特点, 提出一种组合优化算法来实现在不确定战场环境中自适应航迹规划. 在无人机(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)飞行前, 采用全局搜索能力强的遗传算法进行全局搜索, 对从起始点到目标点的飞行航线进行规划, 生成全局最优或次优的可行参考飞行航线; 在无人机任务执行阶段, 以参考飞行航线为基准, 采用DASA算法进行在线实时航迹再规划. 仿真结果表明, 与遗传算法相比, 该组合算法不但能生成近似最优解, 而且能够满足在线实时应用的要求.