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LeCMPSO算法求解异构无人机协同多任务重分配问题
被引量：
3
1
作者
王峰
付青坡
+2 位作者
韩孟臣
邢立宁
吴虎胜
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1009-1017,共9页
无人机系统在军事领域有着广泛应用,由于战场环境复杂多变,无人机遭遇突发状况后需进行任务重分配.异构无人机是指多种类型的无人机,可完成单一无人机无法完成的多类型复杂任务,异构无人机协同多任务重分配问题约束条件复杂且包含混合变...
无人机系统在军事领域有着广泛应用,由于战场环境复杂多变,无人机遭遇突发状况后需进行任务重分配.异构无人机是指多种类型的无人机,可完成单一无人机无法完成的多类型复杂任务,异构无人机协同多任务重分配问题约束条件复杂且包含混合变量,现有多目标优化算法不能有效处理此类问题.为高效求解上述问题,本文构建多约束异构无人机协同多任务重分配问题模型,提出一种学习引导的协同多目标粒子群优化算法(LeCMPSO),该算法引入基于先验知识的初始化策略和基于历史信息学习的粒子更新策略,能有效避免不可行解的产生并提升算法的搜索效率.通过在4组实例上的仿真实验表明,与其他典型的协同进化多目标优化算法相比,所提算法在解集的多样性、收敛性及搜索时间方面均具有较好的性能.
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关键词
无人机多任务重分配
粒子群优化算法
多目标优化
协同进化
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职称材料
题名
LeCMPSO算法求解异构无人机协同多任务重分配问题
被引量：
3
1
作者
王峰
付青坡
韩孟臣
邢立宁
吴虎胜
机构
武汉大学计算机学院
国防科技大学系统工程学院
武警工程大学装备管理与保障学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1009-1017,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62173258)资助。
文摘
无人机系统在军事领域有着广泛应用,由于战场环境复杂多变,无人机遭遇突发状况后需进行任务重分配.异构无人机是指多种类型的无人机,可完成单一无人机无法完成的多类型复杂任务,异构无人机协同多任务重分配问题约束条件复杂且包含混合变量,现有多目标优化算法不能有效处理此类问题.为高效求解上述问题,本文构建多约束异构无人机协同多任务重分配问题模型,提出一种学习引导的协同多目标粒子群优化算法(LeCMPSO),该算法引入基于先验知识的初始化策略和基于历史信息学习的粒子更新策略,能有效避免不可行解的产生并提升算法的搜索效率.通过在4组实例上的仿真实验表明,与其他典型的协同进化多目标优化算法相比,所提算法在解集的多样性、收敛性及搜索时间方面均具有较好的性能.
关键词
无人机多任务重分配
粒子群优化算法
多目标优化
协同进化
Keywords
UAV multi-task reallocation
particle swarm optimization
multi-objective optimization
coevolution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LeCMPSO算法求解异构无人机协同多任务重分配问题
王峰
付青坡
韩孟臣
邢立宁
吴虎胜
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
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参考文献
引证文献
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