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改进粒子群算法的紫外光协作多无人机任务分配方法
1
作者
赵太飞
刘阳
杜浩辰
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第6期167-173,共7页
为了解决无人机协同作战问题,需要将多任务分配给多个无人机。利用无线紫外光实现强电磁干扰环境下无人机机间隐秘信息传输,提出一种改进粒子群算法的多无人机任务分配方法,综合考虑无人机执行任务所付出的威胁代价、航程代价以及完成...
为了解决无人机协同作战问题,需要将多任务分配给多个无人机。利用无线紫外光实现强电磁干扰环境下无人机机间隐秘信息传输,提出一种改进粒子群算法的多无人机任务分配方法,综合考虑无人机执行任务所付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的时间差,结合压缩因子和差分进化思想解决粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,改进粒子群算法相较于传统粒子群算法在不同无人机和任务数量比下的任务分配平均成功率提高了约16%,算法在收敛时的迭代次数平均减少了约4.5倍,最优适应度值平均减小了近一倍,在多无人机任务分配的实际应用中有一定的意义。
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关键词
紫外光通信
任务分配
粒子群算法
差分进化
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题名
改进粒子群算法的紫外光协作多无人机任务分配方法
1
作者
赵太飞
刘阳
杜浩辰
机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
西安市无线光通信与网络研究重点实验室
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第6期167-173,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61971345)。
文摘
为了解决无人机协同作战问题,需要将多任务分配给多个无人机。利用无线紫外光实现强电磁干扰环境下无人机机间隐秘信息传输,提出一种改进粒子群算法的多无人机任务分配方法,综合考虑无人机执行任务所付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的时间差,结合压缩因子和差分进化思想解决粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,改进粒子群算法相较于传统粒子群算法在不同无人机和任务数量比下的任务分配平均成功率提高了约16%,算法在收敛时的迭代次数平均减少了约4.5倍,最优适应度值平均减小了近一倍,在多无人机任务分配的实际应用中有一定的意义。
关键词
紫外光通信
任务分配
粒子群算法
差分进化
Keywords
uv optical communication
task assignment
particle swarm algorithm
differential evolution
分类号
TN23 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进粒子群算法的紫外光协作多无人机任务分配方法
赵太飞
刘阳
杜浩辰
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
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