향상된 고래 최적화 알고리즘 기반 UAV 경로 계획
기존 고래 최적화 알고리즘(WOA)이 3D 무인항공기(UAV) 경로 계획에서 수렴 성능이 저조하고 지역 최적해에 빠지기 쉬운 문제를 해결하고자, 본 연구는 RRT* 알고리즘을 통합한 개선된 고래 최적화 알고리즘(R*WOA)을 제안한다. R*WOA는 RRT*를 활용하여 고품질 초기 모집단을 생성함으로써 모집단 다양성과 전역 탐색 능력을 향상시킨다. 또한, 선형 수렴 인자를 구분별 비선형 코사인 수렴 인자로 대체하여 반복 과정 전반에 걸쳐 탐색과 활용의 균형을 맞춘다. 마지막으로, 아크탄젠트 비선형 관성 가중치를 도입하여 위치 업데이트 메커니즘을 최적화하고 후반 단계의 진동을 억제하며 최적화 정확도를 개선한다. 표준 테스트 함수 및 3D DEM 지형 시나리오에 대한 비교 실험 결과, R*WOA는 각 시나리오에서 가장 우수한 벤치마크 알고리즘 대비 수렴 정확도에서 평균 8.8%, 최적화 안정성에서 21.4%의 향상을 보였다. 이는 기존 WOA, GA, HHO 알고리즘보다 훨씬 뛰어난 전역 최적화 능력을 입증한다. 본 연구는 복잡한 제약 환경에서 더 짧은 경로, 높은 안전성, 우수한 부드러움을 갖춘 최적의 UAV 비행 궤적을 계획할 수 있게 한다. R*WOA의 소스 코드는 공개되어 있어 추가 연구 및 활용이 가능하다.