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基于改进PSO和CHNN的无人机路径鲁棒性优化
被引量：
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作者
朱代武
张瀚文
蔡林均
《航空计算技术》
2024年第5期6-10,共5页
当前无人机路径规划通过机器学习和深度学习以及进化算法和智能算法的融合运用来实现。针对无人机在不同城市之间的路径鲁棒性优化的问题,现有的单一神经网络模型在一定程度上达不到最优解,并且会出现局部寻优的情况,导致优化效果达不...
当前无人机路径规划通过机器学习和深度学习以及进化算法和智能算法的融合运用来实现。针对无人机在不同城市之间的路径鲁棒性优化的问题,现有的单一神经网络模型在一定程度上达不到最优解,并且会出现局部寻优的情况,导致优化效果达不到最大化。研究了一种运用改进粒子群算法结合连续性Hopfield神经网络模型的寻优迭代,通过改进粒子群算法中的惯性权重,控制粒子运动速度,在所有粒子进行更新的过程中,每个单独粒子均有独立的搜索和寻优能力。结果表明IPSO CHNN神经网络模型可以有效避免局部最优解,并且相较于传统的HNN对无人机路径鲁棒性的优化效果更好。
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关键词
无人机
霍普菲尔德神经网络
粒子群算法
鲁棒性
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题名
基于改进PSO和CHNN的无人机路径鲁棒性优化
被引量：
1
1
作者
朱代武
张瀚文
蔡林均
机构
中国民用航空飞行学院
出处
《航空计算技术》
2024年第5期6-10,共5页
基金
民航局安全能力建设项目资助(14002600100015J013)。
文摘
当前无人机路径规划通过机器学习和深度学习以及进化算法和智能算法的融合运用来实现。针对无人机在不同城市之间的路径鲁棒性优化的问题,现有的单一神经网络模型在一定程度上达不到最优解,并且会出现局部寻优的情况,导致优化效果达不到最大化。研究了一种运用改进粒子群算法结合连续性Hopfield神经网络模型的寻优迭代,通过改进粒子群算法中的惯性权重,控制粒子运动速度,在所有粒子进行更新的过程中,每个单独粒子均有独立的搜索和寻优能力。结果表明IPSO CHNN神经网络模型可以有效避免局部最优解,并且相较于传统的HNN对无人机路径鲁棒性的优化效果更好。
关键词
无人机
霍普菲尔德神经网络
粒子群算法
鲁棒性
Keywords
UAV
Hopfield neural network
particle swarm optimization
robustness
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
O242 [理学—计算数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PSO和CHNN的无人机路径鲁棒性优化
朱代武
张瀚文
蔡林均
《航空计算技术》
2024
1
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