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决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划
被引量：
1
1
作者
张乐
胡毅文
+2 位作者
杨红
杨超
马宏远
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第1期196-204,共9页
针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,...
针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。
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关键词
蜣螂优化算法
折射反向学习
链式邻近学习
无人机协同路径规划
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职称材料
面向多目标联合电力巡检的车载无人机协同巡检路径规划方法
被引量：
22
2
作者
梁华尘
周稳
+3 位作者
倪旭东
胡康生
王倩倩
周智博
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第11期138-147,共10页
为了应对“碳达峰碳中和”新形势下日益严峻的输电线路电力巡检任务,以及针对现有对多目标联合电力巡检研究的不足和实际场景下无人机可悬停等待这一情形缺乏考虑等情况。在考虑电力杆塔和电力线路多目标联合电力巡检的基础上,提出了基...
为了应对“碳达峰碳中和”新形势下日益严峻的输电线路电力巡检任务,以及针对现有对多目标联合电力巡检研究的不足和实际场景下无人机可悬停等待这一情形缺乏考虑等情况。在考虑电力杆塔和电力线路多目标联合电力巡检的基础上,提出了基于“图论”理论的车载无人机协同巡检路径规划方法。首先,考虑到电力巡检中无人机弧路由和巡检车节点路由相关特点,结合改进中国邮递员问题,设计了基于离散杆塔分割弧算法,以快速求得较优的协同巡检路径初步规划方案,并对比分析了不同场景下不同策略和自然灾害条件下对结果造成的影响。其次,考虑到初步规划方案并非全局最优解,设计了一种符合该研究的模拟退火算法,对初始规划方案进一步优化。最后通过算例验证了路径规划方法的有效性和实用性。
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关键词
多目标
多场景
电力巡检
车载
无人机协同路径规划
改进中国邮递员问题
模拟退火算法
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职称材料
题名
决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划
被引量：
1
1
作者
张乐
胡毅文
杨红
杨超
马宏远
机构
沈阳大学智能科学与工程学院
沈阳大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第1期196-204,共9页
基金
辽宁省兴辽英才计划资助项目(XLYC1807138)
辽宁省教育厅面上项目(LJKZ1172)。
文摘
针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。
关键词
蜣螂优化算法
折射反向学习
链式邻近学习
无人机协同路径规划
Keywords
dung beetle optimization algorithm
refraction reverse learning
chain proximity learning
UAV collaborative path planning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V249.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
面向多目标联合电力巡检的车载无人机协同巡检路径规划方法
被引量：
22
2
作者
梁华尘
周稳
倪旭东
胡康生
王倩倩
周智博
机构
国网安徽省电力有限公司滁州市城郊供电公司
东南大学网络空间安全学院
出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023年第11期138-147,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(2018YFB1800602)。
文摘
为了应对“碳达峰碳中和”新形势下日益严峻的输电线路电力巡检任务,以及针对现有对多目标联合电力巡检研究的不足和实际场景下无人机可悬停等待这一情形缺乏考虑等情况。在考虑电力杆塔和电力线路多目标联合电力巡检的基础上,提出了基于“图论”理论的车载无人机协同巡检路径规划方法。首先,考虑到电力巡检中无人机弧路由和巡检车节点路由相关特点,结合改进中国邮递员问题,设计了基于离散杆塔分割弧算法,以快速求得较优的协同巡检路径初步规划方案,并对比分析了不同场景下不同策略和自然灾害条件下对结果造成的影响。其次,考虑到初步规划方案并非全局最优解,设计了一种符合该研究的模拟退火算法,对初始规划方案进一步优化。最后通过算例验证了路径规划方法的有效性和实用性。
关键词
多目标
多场景
电力巡检
车载
无人机协同路径规划
改进中国邮递员问题
模拟退火算法
Keywords
multi-objective
multi-scene
power inspection
vehicle-mounted UAV cooperative path planning
improved Chinese mailman problem
simulation annealing algorithm
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划
张乐
胡毅文
杨红
杨超
马宏远
《计算机应用研究》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向多目标联合电力巡检的车载无人机协同巡检路径规划方法
梁华尘
周稳
倪旭东
胡康生
王倩倩
周智博
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2023
22
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