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龙图腾网获悉中国人民解放军63893部队申请的专利一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115342812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210816456.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法是由丁敏;夏兴宇;邹永杰;张乐;薛寒;刘正堂;郭道通;李蒙;杨宝庆;孙虎子设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法在说明书摘要公布了：一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法，涉及无人机三维航迹规划领域，初始化改进蝴蝶优化算法参数，计算随机初始化蝴蝶种群的适应度值并记录当前最优个体和位置、每只蝴蝶个体的香味浓度；生成[0,1]之间的均匀随机数r，将其与转换概率p进行对比；在位置更新过程中采用转换概率p来进行全局搜素和局部搜索的选择；判断更新后的蝴蝶位置是否超过了规定的搜索边界，计算当前迭代次数的适应度值，更新蝴蝶全局最优位置，更新感官模态因子c；判断否达到最大迭代次数，达到最大迭代次数后，采用三次样条插值函数对规划航迹平滑；本发明航迹有效性高、全局搜索能力强、搜索速度快且航迹稳定，为无人机航迹规划提供可行性。

本发明授权一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进蝴蝶优化算法的无人机三维航迹规划方法，利用山峰模拟函数将无人机面临的空间威胁进行等效模拟，并设置无人机三维环境搜索边界，并设置无人机飞行起点坐标startPos和无人机飞行目标点坐标goalPos，其特征是：具体操作步骤如下：步骤1、初始化改进蝴蝶优化算法参数，计算随机初始化蝴蝶种群的适应度值并记录当前最优个体和位置、计算每只蝴蝶个体的香味浓度；生成[0,1]之间的均匀随机数r，将其与转换概率p进行对比，若rp，则跳转到全局搜索阶段，否则跳转到局部搜索阶段；步骤2、接步骤1中当rp，跳转到全局搜索阶段，计算全局搜索阶段的自适应权重系数ω和动态调节因子ε： 其中：α1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；Maxiter为最大迭代次数；log2为以2为底的对数函数； 其中：betarnd为呈bata分布的随机数；步骤3、接上一步骤，为了提高全局搜素能力，在位置更新过程中采用转换概率p来进行全局搜索和局部搜索的选择，全局搜索位置更新表达式如下所示： 其中：gbest为全局最优位置；和为第t次迭代过程中蝴蝶j和蝴蝶k的位置向量；为第t次迭代过程中蝴蝶i的位置；rand2表示均匀分布[0,1]之间随机数的平方，ρ表示随机位置差分；表示蝴蝶在t+1次迭代中的位置；步骤4、接步骤1，当r≥p，跳转到局部搜索阶段，计算局部搜索阶段的动态转换概率pi，为提高蝴蝶觅食过程中局部搜索能力且避免陷入局部最优，采用动态局部搜索策略，局部搜索策略动态转换概率pi表达式为： 其中，μ为小于1的小数，取0.85-0.95；rand表示均匀分布[0,1]之间的随机数；步骤5、接上一步骤，局部搜索阶段搜索策略选择前产生的随机数ri与生成的动态转换概率pi进行比较，若ripi，则跳转到第一种局部搜索策略，否则跳转到第二种局部搜索策略：当ripi，跳转到第一种局部搜索策略的位置更新表达式为： 当ri≤pi，跳转到第二种搜索策略，此时的位置更新表达式为： 其中：gamrnd为呈Γ分布的随机数；θ为黄金比例系数；表示蝴蝶在t+1次迭代中的位置；步骤6、接上一步骤，判断更新后的蝴蝶位置是否超过了规定的搜索边界，并计算当前迭代次数的适应度值，并更新蝴蝶全局最优位置，更新蝴蝶的感官模态因子c，其更新表达式为 其中，ct表示第t次迭代时的感官模态因子值，即上次迭代时的感官模态因子，ct+1表示第t+1次迭代时的感官模态因子值，即当前迭代次数时感官模态因子的更新值；步骤7、接上一步骤，判断否达到最大迭代次数，若达到则跳出循环并输出最优蝴蝶个体，即无人机最优航迹，若未达到最大迭代次数，继续执行步骤1-7；步骤8、接上一步骤，达到最大迭代次数后，采用三次样条插值函数对规划航迹平滑：在每个子区间x∈[xi,xi+1]中创建方程：gix＝ai+bi·x-xi+ci·x-xi2+di·x-xi3其中hi＝xi+1-xi，mi是矩阵方程的二次微分值；ai、bi、ci、di均为插值系数，hi表示为当前位置与上次位置的差值结果。

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