基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索（英文）
发布时间：2021-07-13 13:27
无人机在搜索任务中起着关键的作用,它能够在复杂环境中寻找到目标.无人机搜索问题是一个相对复杂的多约束条件下的多目标优化问题.大多数搜索算法不能满足搜索过程中高效率和低功耗的要求.本文所采用的目标搜索方法是一种基于Agent路由和光传感器的解耦滚动时域方法.为了优化目标搜索方法的参数,本文提出一种基于Agent路由和光传感器的自适应变异多目标鸽群优化（AMMOPIO）算法.利用自适应飞行机制可以获得较好的鸽群分布,种群具有多样性和收敛性.利用变异机制简化了鸽群优化算法中的模型,提高了搜索效率.实验仿真结果验证了所提出的AMMOPIO算法在目标搜索问题中的可行性和有效性.
【文章来源】：控制理论与应用. 2020,37(03)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【文章目录】：
1 Introduction
2 Search problem
2.1 UAV dynamics and sensor model
2.2 Search map
2.3 Cost function
2.4 Receding horizon control search approach
3 Search problem
3.1 Main algorithm
3.2 Adaptive flight mechanism
3.3 Mutation mechanism
4 Simulation results
5 Conclusion
【参考文献】：
期刊论文
[1]Multi-objective pigeon-inspired optimization for brushless direct current motor parameter design[J]. QIU HuaXin,DUAN HaiBin. Science China（Technological Sciences）. 2015(11)
[2]无人机编队的滚动时域控制[J]. 华思亮,尤优,张红,宋晗. 电光与控制. 2012(03)
本文编号：3282147
【文章来源】：控制理论与应用. 2020,37(03)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【文章目录】：
1 Introduction
2 Search problem
2.1 UAV dynamics and sensor model
2.2 Search map
2.3 Cost function
2.4 Receding horizon control search approach
3 Search problem
3.1 Main algorithm
3.2 Adaptive flight mechanism
3.3 Mutation mechanism
4 Simulation results
5 Conclusion
【参考文献】：
期刊论文
[1]Multi-objective pigeon-inspired optimization for brushless direct current motor parameter design[J]. QIU HuaXin,DUAN HaiBin. Science China（Technological Sciences）. 2015(11)
[2]无人机编队的滚动时域控制[J]. 华思亮,尤优,张红,宋晗. 电光与控制. 2012(03)
本文编号：3282147
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3282147.html
