基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划 被引量：1

1

作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页

飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多

关键词 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数

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未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划 被引量：37

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作者 刘新宇 谭力铭 +1 位作者 杨春曦 翟持 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第5期846-857,共12页

针对用于动态环境中的机器人路径规划的蚁群算法存在收敛速度慢,路径累计转折角大,对环境变化适应性低等问题,提出了一种未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划方法。依据聚类算法对环境复杂程度的准确判别自动改变寻优半径,达到充... 针对用于动态环境中的机器人路径规划的蚁群算法存在收敛速度慢,路径累计转折角大,对环境变化适应性低等问题,提出了一种未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划方法。依据聚类算法对环境复杂程度的准确判别自动改变寻优半径,达到充分利用机器人有限的计算能力,提高收敛速度的目的;通过识别对角障碍,生成虚拟障碍,确保规划的路径不穿过对角障碍;通过平滑机制对搜索的动态路径做平滑优化处理,有效降低了路径长度,减少了累计转折角。仿真结果表明,提出的算法能够根据障碍的复杂程度自动选择合适的搜索半径,完成路径的动态规划,体现出良好的环境适应能力和较好的综合路径优化性能。 展开更多

关键词 蚁群-聚类算法 动态路径规划 自适应半径 对角障碍 平滑机制

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基于神经-模糊控制系统的移动机器人动态路径规划 被引量：1

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作者 包芳 潘永惠 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期221-225,共5页

针对机器人在未知、复杂环境下从源到目标之间,避开各种类型的障碍的问题,设计了系统的神经-模糊控制算法进行动态路径规划:设计了合理的模糊推理体系,实现输入模糊化、模糊推理规则库、输出去模糊化控制;根据规则库设计神经网络结构,... 针对机器人在未知、复杂环境下从源到目标之间,避开各种类型的障碍的问题,设计了系统的神经-模糊控制算法进行动态路径规划:设计了合理的模糊推理体系,实现输入模糊化、模糊推理规则库、输出去模糊化控制;根据规则库设计神经网络结构,简化网络结构和参数;采用QPSO算法训练网络;状态变量的存储和管理策略,解决了"U"型障碍物内的死循环路径问题。实验结果表明,在以上算法的控制下,机器人能够朝着目标,规划产生合理的路径,不会陷入死循环。 展开更多

关键词 神经-模糊控制 动态路径规划 量子化粒子群优化算法 状态变量

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基于改进教-学算法的无人机航路规划 被引量：1

4

作者 武巍 邹杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2626-2630,2641,共6页

针对传统教-学优化(TLBO)算法进行航路规划时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一种自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法。首先,该算法令传统教-学优化(TLBO)算法的教学因子随着迭代次数而发生变化,提高算法的学习速度;其次,当算... 针对传统教-学优化(TLBO)算法进行航路规划时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一种自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法。首先,该算法令传统教-学优化(TLBO)算法的教学因子随着迭代次数而发生变化,提高算法的学习速度;其次,当算法可能要陷入局部最优时,加入一定的扰动,使算法尽可能地跳出局部最优;最后,为了进一步提升算法的收敛效果,在算法中引入遗传算法的交叉环节。利用传统教-学优化(TLBO)算法、自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法进行无人机航路规划,仿真结果表明,在10次规划中,自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法有8次找到了全局最优路径,而传统教-学优化(TLBO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法分别只找到了2次和1次;而且自适应交叉教-学优化(AC-TLBO)算法的收敛速度高于另外两种算法。 展开更多

关键词 教-学优化算法 无人机 航路规划 自适应交叉 局部最优 量子粒子群优化算法

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DP-ADPSO算法在机组负荷优化组合分配问题中的应用

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作者 闫旺 李郁侠 +3 位作者 师彪 孟欣 李鹏 牛艳利 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期64-68,共5页

针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题。该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优... 针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题。该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优化搜索,缩短了计算时间。计算实例表明:动态规划-自适应离散粒子群算法能较好地收敛到最优解,而且该方法得出的解具有精度高、收敛速度快的优点,应用效果优于动态规划法和离散粒子群算法,说明该方法是有效的、合理的,具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 离散粒子群算法 动态规划-自适应离散粒子群算法 机组优化组合 负荷分配 全局最优解

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基于0-1规划的异构传感器网络任务分配策略 被引量：6

6

作者 蒋志强 廖晓峰 刘群 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期913-916,共4页

为了减少无线传感器网络节点处理任务的总体能耗、均衡网络节点的剩余能量以及减少网络中任务的调度时间,提出一种三目标任务分配算法。利用0-1非线性规划理论建立问题的代价函数,用能量方差表征节点处理任务后的剩余能量均衡度,并结合... 为了减少无线传感器网络节点处理任务的总体能耗、均衡网络节点的剩余能量以及减少网络中任务的调度时间,提出一种三目标任务分配算法。利用0-1非线性规划理论建立问题的代价函数,用能量方差表征节点处理任务后的剩余能量均衡度,并结合离散粒子群优化算法(DPSO),以最小化代价函数为优化目的,从而得出经优化的任务分配策略。仿真实验表明基于0-1规划的任务分配策略能有效地减少网络总体能耗,均衡网络节点剩余能量(延长网络寿命)以及减少任务调度时间。 展开更多

关键词 无线传感器网络 0-1规划 任务分配 任务图 离散粒子群算法

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考虑充电需求增长的充电站动态规划方法 被引量：6

7

作者 陈黎军 傅雨婷 +1 位作者 臧海祥 卫志农 《全球能源互联网》 2019年第4期349-359,共11页

考虑到电动汽车保有量和充电需求不断增长的现状,在满足用户需求的基础上,提出电动汽车充电站的动态规划方案,使得充电站容量和数量可随充电需求的改变而不断扩展,同时实现充电站建设投资成本最小化。该方法以充电站综合建设投资成本最... 考虑到电动汽车保有量和充电需求不断增长的现状,在满足用户需求的基础上,提出电动汽车充电站的动态规划方案,使得充电站容量和数量可随充电需求的改变而不断扩展,同时实现充电站建设投资成本最小化。该方法以充电站综合建设投资成本最小为目标,采用自适应粒子群优化算法求解充电站静态规划模型,再根据需求量的改变采用多种方法对充电站进行动态规划。共提出3种不同的动态规划模型,分别为动态规划模型、优化选择动态规划模型与改进优化选择动态规划模型。算例分析充分验证了充电站动态规划方案的可行性与合理性,并比较了3种动态规划模型的优缺点。 展开更多

关键词 电动汽车 充电站 动态规划 选址定容 自适应粒子群优化算法

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一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法 被引量：3

8

作者 毛文涛 徐文涛 +1 位作者 薛天宇 何玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1827-1831,共5页

针对现有特征选择算法大多对特征之间的结构化效应考虑不充分、可能导致所选择出的特征集存在冗余、进而影响算法效率和代表特征精确度的缺点,提出一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法.该算法基于相关性强的特征其系数距离也... 针对现有特征选择算法大多对特征之间的结构化效应考虑不充分、可能导致所选择出的特征集存在冗余、进而影响算法效率和代表特征精确度的缺点,提出一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法.该算法基于相关性强的特征其系数距离也较近的假设,首先引入分组标识矩阵,构建基于距离的组内特征相关性和组间特征区分度的度量标准,将分组特征选择问题转换为0-1多目标优化问题;其次,引入离散型粒子群算法,优化分组标识矩阵,使得组间区分度和组内相关性同时尽可能大,最终自适应确定最优分组结构.在UCI标准数据集上的对比实验结果表明,本文所提算法可以很好地识别特征中蕴含的分组结构,与现有代表性算法相比,该算法具有更高的分类预测精度. 展开更多

关键词 特征选择 分组结构 离散型粒子群算法 0-1规划

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多平台协同作战任务分配模型及算法 被引量：7

9

作者 王伟 刘付显 《电光与控制》 北大核心 2017年第12期11-15,21,共6页

作战任务和平台资源的合理匹配是作战体系发挥最大效能的重要条件,由于平台资源之间协同水平存在差异,若将协同水平高的平台组合到一起执行任务,能够更好地提高作战效能。首先建立任务之间协同程度以及平台之间协同水平的量化模型;然后... 作战任务和平台资源的合理匹配是作战体系发挥最大效能的重要条件,由于平台资源之间协同水平存在差异,若将协同水平高的平台组合到一起执行任务,能够更好地提高作战效能。首先建立任务之间协同程度以及平台之间协同水平的量化模型;然后建立以任务完成时间最小、任务内自协同度和任务间互协同度最大为目标函数的任务分配模型,提出用于求解该模型的动态列表规划和混沌离散粒子群混合任务分配算法,使用动态列表规划选择需处理的任务,利用混沌离散粒子群算法为选定任务分配平台资源;最后通过仿真实验验证了模型和方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 任务分配 协同作战 动态列表规划 离散粒子群算法 混沌理论

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面向林业资源防护的CGPSO算法UAV航迹优化应用研究

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作者 赵永辉 万晓玉 +2 位作者 吕勇 刘雪妍 刘淑玉 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第12期252-259,共8页

针对传统PSO无人机航迹规划算法在林业资源防护任务中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于CGPSO的无人机航迹优化算法(cauchy gauss particle swarm optimization, CGPSO)。借助雷达传感器对林间环境进行预检,构建了... 针对传统PSO无人机航迹规划算法在林业资源防护任务中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于CGPSO的无人机航迹优化算法(cauchy gauss particle swarm optimization, CGPSO)。借助雷达传感器对林间环境进行预检,构建了无人机飞行任务环境模型;引入了自适应惯性权重和融合柯西-高斯变异算子调整粒子群算法,平衡全局-局部收敛速度,优化局部极值问题;综合分析了无人机航迹长度代价、障碍物碰撞代价和高程范围代价,建立了航迹规划适应度函数。仿真结果显示,所规划算法适应度标准差达到了0.148 6,用时54.34 s,相比PSO算法,收敛代价值减少了42%,用时提升了25%,与所有算法相比,整体航迹具有较强的鲁棒性,对环境的适应性更优。因此,采用新规划航迹算法在林区进行林业资源防护工作是可行的。 展开更多

关键词 无人机航迹规划 粒子群算法 雷达传感器 自适应惯性权重 柯西-高斯变异

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重载铁路始端技术站列车组合策略优化研究 被引量：6

11

作者 梁紫玥 俞花珍 +3 位作者 邰国璇 黄友能 余立伟 李凯 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期9-18,共10页

重载铁路始端技术站在重载铁路线网中具有举足轻重的地位。针对列车站内组合策略优化问题,通过分析重载列车技术站内作业特点,引入出站列车追踪策略变量,考虑到发线选择、到发线内接发车进路冲突和列车出发时间动态调整等约束的基础上,... 重载铁路始端技术站在重载铁路线网中具有举足轻重的地位。针对列车站内组合策略优化问题,通过分析重载列车技术站内作业特点,引入出站列车追踪策略变量,考虑到发线选择、到发线内接发车进路冲突和列车出发时间动态调整等约束的基础上,以单位时间内从技术站发出的货物列车净载重最大为目标,结合列车站内整体作业流程,构建混合整数规划模型,采用混合细菌觅食-离散粒子群算法,并对具体列车站内组合策略进行优化求解。最后,以某技术站为例进行分析,结果表明4 h内,列车站内组合策略优化后发出货运量为18.5万t,与经验方式发出16.5万t相比多2.0万t,技术站输送能力提升12.12%,验证了模型和算法对列车站内组合策略优化的可行性。 展开更多

关键词 重载铁路 组合策略 混合整数规划 技术站 混合细菌觅食-离散粒子群算法

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