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基于多基因遗传算法的异构多无人机协同任务分配 总被引:1,自引:0,他引:1
以异构多无人机对多目标执行侦查、攻击和评估任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析。综合考虑异构无人机任务执行能力、任务执行时序和自身运动学等约束,同时考虑各无人机机载弹药毁伤概率因素,建立以任务执行时间和攻击收益为综合性能指标的任务分配优化模型,提出避免产生"死锁"现象的基于多类型基因编码的改进遗传算法,实现对协同任务分配问题的求解。基于任务分配方案和无人机的最小转弯半径,采用Dubins路径协调方法,生成无人机的可飞航迹。仿真结果表明,改进遗传算法可快速有效地求解多约束条件下异构多无人机协同任务分配问题,基于Dubins路径协调可为每个无人机生成完整的可飞航迹。 相似文献
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针对燃气轮机转速控制问题,提出一种基于PI控制与数据驱动的无模型自适应控制结合的控制器设计。以建立的燃气轮机慢车速度以上模型为研究对象,在通过遗传算法整定出最优PI控制器参数的基础上,通过对传统PI控制器的积分环节与紧格式无模型自适应控制器的相似替换,使得控制器具有在线整定内部参数的优势,表现出更优的动态控制性能。仿真结果表明:所设计的基于PI与无模型自适应控制结合的控制器,较之基于遗传算法离线整定的最优PI控制器,在转速调整时具有更快的上升时间和调节时间,且对性能退化模型也能自适应地改善控制效果。该控制器设计基于PI控制实现了控制品质的进一步提高,其自适应过程改善了系统的鲁棒性,基于PI结构的改进也具有工业应用前景。 相似文献
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