基于粒子群算法的无人机舰机协同任务规划

发布时间：2017-09-04 03:03

  本文关键词：基于粒子群算法的无人机舰机协同任务规划

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【摘要】：无人机舰机协同任务规划技术是指充分利用无人机与舰艇的优势互补,协同进行作战任务规划的新技术,它是无人机任务规划问题的研究新热点,对于提升海军海上作战能力具有重要意义。针对该问题提出了相应的数学模型,并利用自适应的粒子群算法(self-adaptive particle swarm optimization,APSO)进行了求解,该算法能够自适应调整粒子群的惯性权重,更好的防止粒子群陷入局部最优。实验表明,在给定的实验样本中APSO相对于标准粒子群算法和带有压缩因子的粒子群算法能更有效的求解。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【关键词】： 任务规划 舰机协同 粒子群算法 自适应
【基金】：国家自然科学基金(71472058,71401048) 教育部人文社科项目(13YJC630051) 安徽省自然科学基金项目(1508085MG140)资助课题
【分类号】：TP18;V279
【正文快照】： 击等方面取了丰富的研究成果[1　4]。0　引　言近年来,也有学者针对无人机(unmanned　aerial　vehicle,　　近年来,由于领海争端频发以及美军“重返亚太”战略UAV)平台与其他天基、陆基、海基平台间的协同问题展开的影响,我国海上防卫压力日益增大,因此打造“空海一体”研究。

【参考文献】

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本文编号：788934