改进PSO算法在多无人机协同任务分配中的应用
发布时间：2021-08-10 13:26
针对多无人机协同任务分配越来越复杂的问题,采用一种改进的阶层分级粒子群优化算法（HGIWPSO）获得最优分配方案。首先,根据粒子适应度值将种群动态划分为三个不同阶层,依据不同阶层粒子特性选择合适的学习模型,并引入独立权重思想调节惯性权重大小,平衡算法全局与局部搜索能力,提高算法性能;然后,建立协同多任务分配问题模型,采用多余负载竞拍方案减少非法劣解,通过实数编码建立粒子和实际分配方案之间的映射关系,解决实际分配问题。实验结果表明,该算法能够有效解决复杂约束条件下多无人机协同任务分配问题,得到最优分配序列,具有一定的理论以及实际意义。
【文章来源】：计算机应用研究. 2019,36(11)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
Sphere函数收敛对比曲线(10维)图2Sphere函数收敛对比曲线(30维)
PSOSAPSOCLSPSOHGIWPSOf1mean4．7752E+022．45550．03380．0118std1．8189E+021．27290．49430．1705f2mean1．5298E+0229．819712．30503．1052std59．56329．428116．89794．2535f3mean8．80513．65266．59422．8480std1．17370．81191．33590．6245f4mean1．38580．09260．03890．0144std0．14930．04340．02850．0141f5mean89．266071．410996．578354．3095std16．338720．292225．098215．3889图1Sphere函数收敛对比曲线(10维)图2Sphere函数收敛对比曲线(30维)图3Ｒosenbrock函数收敛对比曲线(10维)图4Ｒosenbrock函数收敛对比曲线(30维)图5Ackley函数收敛对比曲线(10维)图6Ackley函数收敛对比曲线(30维)图7Griewank函数收敛对比曲线(10维)图8Griewank函数收敛对比曲线(30维)图9Ｒastrigin函数收敛对比曲线(10维)图10Ｒastrigin函数收敛对比曲线(30维)·6433·计算机应用研究第36卷
30．1705f2mean1．5298E+0229．819712．30503．1052std59．56329．428116．89794．2535f3mean8．80513．65266．59422．8480std1．17370．81191．33590．6245f4mean1．38580．09260．03890．0144std0．14930．04340．02850．0141f5mean89．266071．410996．578354．3095std16．338720．292225．098215．3889图1Sphere函数收敛对比曲线(10维)图2Sphere函数收敛对比曲线(30维)图3Ｒosenbrock函数收敛对比曲线(10维)图4Ｒosenbrock函数收敛对比曲线(30维)图5Ackley函数收敛对比曲线(10维)图6Ackley函数收敛对比曲线(30维)图7Griewank函数收敛对比曲线(10维)图8Griewank函数收敛对比曲线(30维)图9Ｒastrigin函数收敛对比曲线(10维)图10Ｒastrigin函数收敛对比曲线(30维)·6433·计算机应用研究第36卷
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于独立权重和分级变异策略的粒子群算法[J]. 刘振,周先存. 吉林大学学报(理学版). 2017(02)
[2]基于禁忌搜索算法的甩挂运输路径规划问题研究[J]. 马华伟,范奉伟,胡笑旋. 中国管理科学. 2016(S1)
[3]基于改进蚁群算法的多主体制造资源配置冲突协调方法[J]. 王磊,郭顺生,李西兴,杜百岗,彭兆. 计算机集成制造系统. 2017(12)
[4]基于改进粒子群算法的变异体选择优化[J]. 王曙燕,杨悦,孙家泽. 计算机应用研究. 2017(03)
[5]无人机任务分配与航迹规划协同控制方法[J]. 孙小雷,齐乃明,董程,姚蔚然. 系统工程与电子技术. 2015(12)
[6]改进的遗传算法求解旅行商问题[J]. 于莹莹,陈燕,李桃迎. 控制与决策. 2014(08)
[7]一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用[J]. 冯金芝,陈兴,郑松林. 计算机应用研究. 2014(03)
[8]一种遗传算法与粒子群优化的多子群分层混合算法[J]. 金敏,鲁华祥. 控制理论与应用. 2013(10)
[9]多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解[J]. 杜继永,张凤鸣,杨骥,吴虎胜. 控制与决策. 2012(11)
[10]双精英协同进化遗传算法[J]. 刘全,王晓燕,傅启明,张永刚,章晓芳. 软件学报. 2012(04)
博士论文
[1]基于一致性理论的多UAV分布式协同控制与状态估计方法[D]. 张庆杰.国防科学技术大学 2011
本文编号：3334146
【文章来源】：计算机应用研究. 2019,36(11)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
Sphere函数收敛对比曲线(10维)图2Sphere函数收敛对比曲线(30维)
PSOSAPSOCLSPSOHGIWPSOf1mean4．7752E+022．45550．03380．0118std1．8189E+021．27290．49430．1705f2mean1．5298E+0229．819712．30503．1052std59．56329．428116．89794．2535f3mean8．80513．65266．59422．8480std1．17370．81191．33590．6245f4mean1．38580．09260．03890．0144std0．14930．04340．02850．0141f5mean89．266071．410996．578354．3095std16．338720．292225．098215．3889图1Sphere函数收敛对比曲线(10维)图2Sphere函数收敛对比曲线(30维)图3Ｒosenbrock函数收敛对比曲线(10维)图4Ｒosenbrock函数收敛对比曲线(30维)图5Ackley函数收敛对比曲线(10维)图6Ackley函数收敛对比曲线(30维)图7Griewank函数收敛对比曲线(10维)图8Griewank函数收敛对比曲线(30维)图9Ｒastrigin函数收敛对比曲线(10维)图10Ｒastrigin函数收敛对比曲线(30维)·6433·计算机应用研究第36卷
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于独立权重和分级变异策略的粒子群算法[J]. 刘振,周先存. 吉林大学学报(理学版). 2017(02)
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[3]基于改进蚁群算法的多主体制造资源配置冲突协调方法[J]. 王磊,郭顺生,李西兴,杜百岗,彭兆. 计算机集成制造系统. 2017(12)
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[7]一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用[J]. 冯金芝,陈兴,郑松林. 计算机应用研究. 2014(03)
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[9]多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解[J]. 杜继永,张凤鸣,杨骥,吴虎胜. 控制与决策. 2012(11)
[10]双精英协同进化遗传算法[J]. 刘全,王晓燕,傅启明,张永刚,章晓芳. 软件学报. 2012(04)
博士论文
[1]基于一致性理论的多UAV分布式协同控制与状态估计方法[D]. 张庆杰.国防科学技术大学 2011
本文编号：3334146
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