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题名基于改进多维粒子群的多无人机任务分配方法
被引量：3
- 1
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作者
彭鹏菲
龚雪
姜俊
郑雅莲
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机构
海军工程大学电子工程学院
海军工程大学作战运筹与规划系
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期227-236,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1405205)
海军工程大学科研发展基金自主立项项目(425317S107)。
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文摘
针对复杂战场环境下的多无人机任务规划解空间维度不确定、任务需求随时间变化等问题,提出了一种基于改进多维粒子群算法的多无人机任务分配方法。该方法构建了适应度函数集,应用多个适应度函数来限制种群趋向,同时采用基于时变目标价值的映射变量,建立目标价值随时间变化的多无人机目标决策模型;而后引入整数编码机制,构建面向任务序列的多维粒子,利用改进的自适应多维粒子群算法,得到最优维度下多无人机的任务分配优化方案。仿真实验结果表明:基于改进多维粒子群算法的多无人机任务规划方法可在最优解空间下,获得更好的任务动态分配效果,收敛速度更快,具有良好的推广应用前景。
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关键词
空间维度
多维粒子群算法
整数编码
多无人机任务分配
适应度函数集
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Keywords
spatial dimensionality
multi-dimensional particle swarm algorithm
integer coding
multi-UAV mission planning
set of fitness functions
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分类号
V279
[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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题名基于离散鸽群算法的无人机任务分配
被引量：3
- 2
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作者
勾青超
李庆奎
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机构
北京信息科技大学自动化学院
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出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2020年第6期37-42,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61573230)。
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文摘
为了求解多无人机的任务分配问题,对鸽群算法进行了离散化,并进行改进。建立了多无人机任务分配的问题模型,对多个约束条件进行处理,采用离散化的鸽群算法对无人机的任务分配问题进行了求解,生成了最优分配方案。并与引入Sigmoid函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法及遍历算法在不同的条件下进行了对比。结果表明,离散鸽群算法有更快的计算速度与更强的全局寻优能力。
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关键词
多无人机任务分配
离散鸽群算法
任务规划
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Keywords
Multi-UAV mission allocation
discrete pigeon swarm algorithm
task planning
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名网络化战场环境下多无人机调度问题
被引量：4
- 3
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作者
马纯超
尹栋
朱华勇
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机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2015年第10期31-36,共6页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71303252)
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文摘
针对网络化战场下无人机(UAV)跨区飞行、信息共享等特点扩大了任务区域与规模而引发任务分配难题,对无人机运动及通信特性、任务时间窗约束和初始战场布局等因素建模,根据目标属性对其分组以降低问题复杂度,应用优化算法得到初始解,随后进行全局交换、删除及插入等调整得到最终调度方案,由此搭建快速求解多UAV任务调度的通用算法框架。最后应用遗传算法验证,仿真结果表明:该框架在解决多无人机大规模任务分配时具有较好的时效性和适应性。
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关键词
网络化战场
多无人机任务分配
遗传算法
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Keywords
networked battlefield
multi-UAVs mission allocation
genetic algorithm
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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