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题名复杂环境下无人机路径规划及其改进型人工兔优化
被引量：1
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作者
尹安琳
张著洪
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室
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出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第1期79-94,共16页
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基金
国家自然科学基金(62063002)。
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文摘
针对复杂障碍物环境下无人机安全、高效飞行的路径规划问题,探讨其优化模型的设计与求解算法。模型设计中,以距离、角度、高度及飞行威胁代价为性能指标,以地域、空域障碍物为约束,建立基于权重系数法与柱坐标系的单性能指标路径规划模型;针对人工兔优化算法存在初始种群分布不均匀、勘探能力和开采能力不平衡,以及局部搜索能力不足的问题,利用SPM混沌映射改善初始种群分布;借助精英个体引导策略增强局部搜索能力;利用改进型能量收缩策略平衡全局与局部搜索能力,提出一种计算复杂度由种群规模确定且能求解大规模优化问题的改进型人工兔优化算法。实验表明,已获路径规划模型的路径规划方案能在一定程度上缓解航迹点数的增加对求解性能的影响,同时优化算法处理大规模优化问题及复杂障碍物威胁环境下无人机路径规划问题具有明显优势。
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关键词
无人机路径规划
人工兔优化
柱坐标系
大规模优化
精英个体引导策略
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Keywords
UAV path planning
artificial rabbit optimization
cylindrical coordinate system
large-scale optimization
elite individual guidance strategy
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名求解大规模函数优化的粒子群优化算法
被引量：5
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作者
肖天宇
张著洪
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第6期1614-1622,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62063002、61563009)。
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文摘
针对大规模全局函数优化的维数制约求解性能的问题,提出一种多策略混合进化的粒子群算法。为平衡算法的勘测与开采能力,利用种群分割思想将进化种群分为精英、优质、中等和劣质种群;为增强算法的全局搜索能力,劣质种群向精英种群进行对称学习;为增强算法的局部搜索能力,采用局部高斯扰动增强中等种群中粒子的局部勘测能力;为提升算法的搜索效率,精英以及优质种群直接进入下一代。借助两种标准测试集,比较性的实验结果表明,提出的算法在相同终止条件下,其寻优质量有明显优势,有较好的应用潜力。
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关键词
粒子群优化
大规模优化
全局优化
对称学习
高斯变异
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Keywords
particle swarm optimization
large-scale optimization
global optimization
symmetric learning
Gaussian mutation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化
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作者
黎亮亮
张著洪
张永丹
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
2024年第2期623-633,共11页
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基金
国家自然科学基金(62063002)。
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文摘
鉴于反向传播(BP)神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。
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关键词
傅里叶神经网络
多层感知器
麻雀搜索
高维函数优化
多属性分类
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Keywords
Fourier neural network
multi-layer perceptron
sparrow search
high dimensional function optimization
multi-attribute classification
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术]
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