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题名基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划
被引量：12
- 1
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作者
蔺文轩
谢文俊
张鹏
纪良杰
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机构
空军工程大学研究生院
空军工程大学装备管理与无人机工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第1期20-25,32,共7页
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基金
国家自然科学基金(61903378)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2021JQ-354)。
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文摘
针对粒子群算法在解决三维路径规划问题中遇到的过早成熟、陷入局部最优等问题,借鉴鸡群算法中的分组优化策略,对粒子群算法中的粒子进行分组处理,并在小组粒子更新时采取模拟退火操作,提高了粒子群算法的局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优和早熟的现象。利用MATLAB进行实验仿真,验证了使用鸡群分组优化策略和模拟退火操作改进后的粒子群算法在解决无人机三维路径规划问题上的可行性和有效性,实验结果表明,改进后的算法具有更强的局部搜索能力且规划的航迹稳定性更好。
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关键词
无人机
三维路径规划
粒子群算法
鸡群算法
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Keywords
UAV
three-dimensional path planning
particle swarm algorithm
chicken swarm algorithm
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于群体智能算法的无人机协同搜索
被引量：8
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作者
蔺文轩
谢文俊
张鹏
纪良杰
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机构
空军工程大学
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2022年第10期34-38,共5页
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基金
国家自然科学基金(61903378)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JQ-354)。
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文摘
为解决无人机集群进行协同搜索时的任务分配问题,在基于天牛须搜索的粒子群优化(BSO)算法的基础上设计了一种天牛粒子群混合(BSO-BAS)算法,克服了粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优解、寻优不稳定的缺点。以多旅行商模型(MTSP)为基础构建了多目标、多约束的无人机集群任务分配模型。通过实验仿真与原始寻优算法进行对比,验证了所设计算法求解无人机协同搜索任务分配问题的可行性和稳定性。
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关键词
天牛须搜索算法
无人机任务分配
粒子群算法
无人机
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Keywords
Beetle Antennae Search(BAS)
UAV task allocation
Particle Swarm Optimization(PSO)
UAV
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于改进布谷鸟算法的多无人机任务分配
被引量：2
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作者
纪良杰
赵晓林
魏兆恬
蔺文轩
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机构
空军工程大学研究生院
空军工程大学装备管理与无人机工程学院
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期290-295,共6页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JQ-354)。
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文摘
在经典布谷鸟算法的基础上引入自适应步长因子加快算法前期的求解速度、提高算法后期的求解精度,实现算法快速收敛的目的;通过加入模拟退火机制使算法不容易陷入局部最优。通过案例仿真,说明改进布谷鸟算法在解决多无人机任务分配时的速度和精度都有明显提高。
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关键词
多无人机
布谷鸟搜索
任务分配
自适应步长
模拟退火
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Keywords
Multi-UAV
cuckoo search
mission planning
adaptive step size
simulated annealing
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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