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基于乌贼算法的无人机航迹规划
被引量：
7
1
作者
舒纬伟
敬忠良
董鹏
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第2期120-125,共6页
乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收...
乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。
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关键词
乌贼算法
概率地图
无人机航迹规划
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职称材料
面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法
被引量：
9
2
作者
钱洲元
雷明
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期37-46,共10页
面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应...
面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应权重机制来减小乌贼搜索范围,以提高搜索效率;同时引入适应度自动筛选机制来改善乌贼种群多样性,以防止陷入局部最优.通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,最后对所提算法进行不同场景下的航迹规划仿真验证.针对离线航迹规划,所提算法规划航迹成功率高达100%,规划航迹最接近全局最优,其航程均值相比传统乌贼算法可缩减7.3 units,比粒子群算法缩减可达28.3 units.仿真结果表明:所提算法全局规划性能和搜索精度显著增强,同时随着场景复杂度的提高,其航迹优化效果更加显著;针对在线航迹规划,首先将全局路径规划问题转化为若干个航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点.仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,进一步验证了所提算法的有效性.
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关键词
在线/离线航迹规划
自适应
乌贼算法
扰动与变异
自适应权重
混沌搜索
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职称材料
求解绿色车辆路径问题的离散乌贼算法
被引量：
2
3
作者
刘馨
张强
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第7期1904-1911,共8页
为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA)。采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最...
为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA)。采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最优解的局部开发能力。选取Augerat标准数据集,对算法进行测试,并与BA、PSO、CS、SA以及ACO算法进行比较。实验结果表明,DCOA算法相较于其它算法有更强的寻优能力,可以有效求解绿色车辆路径问题,求得的解更能满足绿色车辆路径问题的需求。
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关键词
绿色车辆路径问题
离散
乌贼算法
轮盘赌机制
精英片段插入策略
2-opt法
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职称材料
题名
基于乌贼算法的无人机航迹规划
被引量：
7
1
作者
舒纬伟
敬忠良
董鹏
机构
上海交通大学航空航天学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第2期120-125,共6页
基金
国家自然科学基金(61175028
61673262)资助
文摘
乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。
关键词
乌贼算法
概率地图
无人机航迹规划
Keywords
cuttlefish algorithm
probabilistic map
UAV trajectory planning
分类号
V249.122.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法
被引量：
9
2
作者
钱洲元
雷明
机构
上海交通大学航空航天学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期37-46,共10页
基金
国家自然科学基金(61271317)
航天支撑技术基金(15GFZ-JJ02-07)
文摘
面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应权重机制来减小乌贼搜索范围,以提高搜索效率;同时引入适应度自动筛选机制来改善乌贼种群多样性,以防止陷入局部最优.通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,最后对所提算法进行不同场景下的航迹规划仿真验证.针对离线航迹规划,所提算法规划航迹成功率高达100%,规划航迹最接近全局最优,其航程均值相比传统乌贼算法可缩减7.3 units,比粒子群算法缩减可达28.3 units.仿真结果表明:所提算法全局规划性能和搜索精度显著增强,同时随着场景复杂度的提高,其航迹优化效果更加显著;针对在线航迹规划,首先将全局路径规划问题转化为若干个航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点.仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,进一步验证了所提算法的有效性.
关键词
在线/离线航迹规划
自适应
乌贼算法
扰动与变异
自适应权重
混沌搜索
Keywords
online/offline path planning
adaptive cuttlefish algorithm
disturbance and mutation
adaptive weight
chaos search
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
求解绿色车辆路径问题的离散乌贼算法
被引量：
2
3
作者
刘馨
张强
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第7期1904-1911,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61702093)
黑龙江省自然科学基金项目(F2018003)。
文摘
为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA)。采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最优解的局部开发能力。选取Augerat标准数据集,对算法进行测试,并与BA、PSO、CS、SA以及ACO算法进行比较。实验结果表明,DCOA算法相较于其它算法有更强的寻优能力,可以有效求解绿色车辆路径问题,求得的解更能满足绿色车辆路径问题的需求。
关键词
绿色车辆路径问题
离散
乌贼算法
轮盘赌机制
精英片段插入策略
2-opt法
Keywords
green vehicle routing problem
discrete squid algorithm
roulette mechanism
elite segment insertion strategy
2-opt method
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于乌贼算法的无人机航迹规划
舒纬伟
敬忠良
董鹏
《科学技术与工程》
北大核心
2017
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法
钱洲元
雷明
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
求解绿色车辆路径问题的离散乌贼算法
刘馨
张强
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
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