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随着无人机技术应用的不断深入,如何提高无人机编队的协同能力及在复杂动态环境的自适应性,已成为“集群智能”的 1个重要研究方向。文章对海上无人机多机协同航迹规划整体流程进行了分析,分别阐释了静态和动态场景下的多机协同规划方法。静态场景下主要采用分支定界法建立静态问题模型,为每架无人机划分作业区域、生成作业路径,使得整个巡检作业的航迹长度代价与作业时间代价最小;动态场景下主要针对气象变化、连续跟监、海域变化 3种突发场景,侧重于协同决策和路径规划设计对应的目标函数,采用启发式算法为整个巡检作业进行自适应航迹规划,以确保安全性和效率性。实验结果显示,无人机协同路径规划能够根据环境变化和任务需求动态调整多无人机的巡检路径,快速给出不同突发情况下的最佳动态调整方案,以应对复杂的海上环境并动态规避障碍物。 相似文献
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无人机因其碳排放少、灵活性高、成本低等优势被越来越多地用于物流配送。考虑到无人机单投递情况下负载利用不足和卡车在客户点等待客户时间窗开启过程的时间损失,针对带时间窗的卡车与无人机协同配送问题进行优化,提出一种多投递下带时间窗的卡车与无人机协同配送(VRPDTW-MD)问题。提出了基于VRPDTW-MD特点的遗传算法对其求解,算法中,设计了多种交汇节点变异算子、交汇节点修复算子和服务节点交叉算子,用于调整卡车与无人机相互之间的交会点以及访问点。通过不同类型与规模算例求解验证了问题和算法的有效性,分析了不同卡车与无人机协同配送模式对运营成本的影响,为“卡车+无人机”模式的配送路径规划提供决策依据。 相似文献
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基于蚁群算法的无人机协同多任务分配 总被引:6,自引:0,他引:6
采用蚁群算法对无人机协同多任务分配问题(CMTAP)进行研究。在通用CMTAP模型的基础上,综合考虑包括动态任务时间约束和无人机任务能力的差别多类复杂约束条件,建立扩展的协同多任务分配模型。在多子群蚁群算法的基础上,提出了基于分工机制的蚁群算法对CMTAP进行求解。根据协同多任务分配的特点,设计了基于任务能力评估的问题解构造策略和基于任务代价的状态转移规则,提高了算法的性能。仿真实验结果表明该方法能有效地解决无人机协同多任务分配问题。 相似文献
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针对复杂战场环境下无人机与攻击目标之间距离的不确定性,将该距离抽象为一个区间数。在此基础上,构建了不确定环境下多无人机任务分配的数学模型。根据多无人机任务分配问题的特殊性,重新设计了差分进化算法的编码方式、变异操作、交叉操作等。其中,选择操作中,在区间数排序方法的基础上,依照可能度来计算候选解被选中的概率。鉴于差分进化算法中不同变异策略的内在特点和适用场合不尽相同,提出了 3种多变异策略的差分进化算法,以便最大限度地发挥各种变异策略的技术优势。针对 CEC2013测试函数和多无人机任务分配问题分别开展仿真实验,实验结果表明,多变异策略的差分进化算法其性能改进显著,非常适合于求解多无人机任务分 配问题。 相似文献
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无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机航迹规划。算法前期使用Dijkstra 算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic 混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快,陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明:在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文的改进蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定应用价值。 相似文献
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Multi-UAV reconnaissance task allocation for heterogeneous targets using an opposition-based genetic algorithm with double-chromosome encoding 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper presents a novel multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) reconnaissance task allocation model for heterogeneous targets and an effective genetic algorithm to optimize UAVs’ task sequence. Heterogeneous targets are classified into point targets, line targets and area targets according to features of target geometry and sensor’s field of view. Each UAV is regarded as a Dubins vehicle to consider the kinematic constraints. And the objective of task allocation is to minimize the task execution time and UAVs’ total consumptions. Then, multi-UAV reconnaissance task allocation is formulated as an extended Multiple Dubins Travelling Salesmen Problem (MDTSP), where visit paths to the heterogeneous targets must meet specific constraints due to the targets’ feature. As a complex combinatorial optimization problem, the dimensions of MDTSP are further increased due to the heterogeneity of targets. To efficiently solve this computationally expensive problem, the Opposition-based Genetic Algorithm using Double-chromosomes Encoding and Multiple Mutation Operators (OGA-DEMMO) is developed to improve the population variety for enhancing the global exploration capability. The simulation results demonstrate that OGA-DEMMO outperforms the ordinary genetic algorithm, ant colony optimization and random search in terms of optimality of the allocation results, especially for large scale reconnaissance task allocation problems. 相似文献
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针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中,存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题,提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型,设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法,实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法,使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明,该方法能够解决通信约束下,异构多无人机执行察打任务时,所触发的针对目标打击任务的任务分配问题,且能够获得最大的系统效能。 相似文献
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Optimization problems are often highly constrained and evolutionary algorithms(EAs)are effective methods to tackle this kind of problems. To further improve search efficiency and convergence rate of EAs, this paper presents an adaptive double chain quantum genetic algorithm(ADCQGA) for solving constrained optimization problems. ADCQGA makes use of doubleindividuals to represent solutions that are classified as feasible and infeasible solutions. Fitness(or evaluation) functions are defined for both types of solutions. Based on the fitness function, three types of step evolution(SE) are defined and utilized for judging evolutionary individuals. An adaptive rotation is proposed and used to facilitate updating individuals in different solutions.To further improve the search capability and convergence rate, ADCQGA utilizes an adaptive evolution process(AEP), adaptive mutation and replacement techniques. ADCQGA was first tested on a widely used benchmark function to illustrate the relationship between initial parameter values and the convergence rate/search capability. Then the proposed ADCQGA is successfully applied to solve other twelve benchmark functions and five well-known constrained engineering design problems. Multi-aircraft cooperative target allocation problem is a typical constrained optimization problem and requires efficient methods to tackle. Finally, ADCQGA is successfully applied to solving the target allocation problem. 相似文献
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多基地多无人机协同侦察问题研究 总被引:4,自引:0,他引:4
充分考虑侦察目标的侦察分辨率要求和侦察时间窗约束,以及位于不同基地的无人机(UAV)的侦察性能和可用数目,首次建立了更加贴近军事应用实际的多基地多UAV协同侦察问题(M-MUCRP)的数学模型,并提出了解决该模型的多基地多UAV协同侦察进化算法(M-MUCREA)。M-MUCREA的染色体数据结构有效地表达了问题的解,有利于交叉、变异等进化操作;充分利用与目标侦察分辨率要求以及目标位置和时间窗约束相关的启发信息,构造初始种群,避免进化过程收敛太慢;基于Pareto最优概念的选择算子确保解在多个目标上的有效优化;精英策略避免了丢失进化过程中产生的非劣解,加快算法收敛;变异和交叉算子在保证有效解的前提下,实现了解的多样性,避免了算法陷入局部最优。仿真实验验证了算法能够有效解决M-MUCRP。 相似文献
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针对运载器大气层内的最优轨迹快速规划问题,提出一种将求解最优控制问题的间接法与直接法相结合的混合优化方法。首先,基于最优控制问题的一阶必要条件,将运载器大气层内的三维最优上升问题转化为Hamiltonian两点边值问题;然后,采用直接法中能以较少的节点获得较高求解精度的Gauss伪谱法进行求解,提高算法的求解效率;最后,采用真空解析解初值及密度同伦技术,解决初值猜测与算法收敛困难的问题。仿真结果表明,混合优化算法能够准确、快速地对运载器大气层内的最优上升轨迹问题进行求解,并在计算精度与效率上均优于间接法,可应用于运载器的轨迹在线规划与闭环制导。 相似文献
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在对一般VRP问题分析的基础上,建立了军事物流配送路径优化问题的数学模型,运用蚁群算法进行了仿真实验,实验结果表明,蚁群算法可以快速有效地解决军事物流配送的路径优化问题。 相似文献
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Based on the uncertainty theory, this paper is devoted to the redundancy allocation problem in repairable parallel-series systems with uncertain factors, where the failure rate, repair rate and other relative coefficients involved are considered as uncertain variables. The availability of the system and the corresponding designing cost are considered as two optimization objectives. A crisp multiobjective optimization formulation is presented on the basis of uncertainty theory to solve this resultant problem. For solving this problem efficiently, a new multiobjective artificial bee colony algorithm is proposed to search the Pareto efficient set, which introduces rank value and crowding distance in the greedy selection strategy, applies fast non-dominated sort procedure in the exploitation search and inserts tournament selection in the onlooker bee phase. It shows that the proposed algorithm outperforms NSGA-II greatly and can solve multiobjective redundancy allocation problem efficiently. Finally, a numerical example is provided to illustrate this approach. 相似文献
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本文研究静态资源分配问题。首先利用统计报表的硬数据和代表经理人员经验的软数据来建立资源分配问题的数学模型,然后用有约束非线性优化的方法作出最优资源分配的决策。 相似文献