基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索

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.     

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）

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.     

针对运动目标的多无人机协同鸽群优化搜索方法

针对多无人机协同运动目标搜索问题,本文设计了改进鸽群优化算法的协同搜索决策.首先,基于运动目标的独立性,建立了服从正态分布的目标概率信息图模型;为了提高环境中目标存在的确定度,建立了搜索环境的确定度信息图.其次,通过建立的吸引和排斥数字信息素图,引导无人机向未搜索区域飞行,减少重复搜索概率,提高协同目标搜索效率,并基于传统的鸽群算法,通过加入速度更新修正机制和精英代机制对其进行改进.然后,结合环境中目标的存在概率信息以及无人机搜索目标的探测信息,使用改进鸽群优化算法,规划无人机的最优搜索飞行路径.并设计避碰机制,以有效防止无人机搜索过程中的碰撞.最后,通过比较仿真实验验证了改进鸽群优化算法对运动目标协同搜索的有效性.     

针对动态目标的多无人机协同组合差分进化搜索方法

针对多无人机动态目标协同搜索问题,提出一种组合差分进化无人机协同搜索航迹规划方法.建立动态目标协同搜索环境信息图模型及无人机运动模型.基于改进差分蝙蝠算法和自适应差分进化算法,设计基于种群数量自适应分配的组合框架,将差分进化算法中的变异、交叉和选择机制引入蝙蝠算法,构建组合差分进化算法的协同搜索算法,并对无人机动态目标协同搜索的航迹进行优化.针对待搜索目标轨迹随机多变且具有规避侦察特性的现实场景,建立可回访数字信息图和自适应目标搜索增益函数,从而提高无人机对动态目标的捕获能力.最后,通过仿真结果验证所提出的无人机动态目标协同搜索算法的有效性.     

基于改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕

无人机围捕是一项具有挑战性和现实意义的任务,为使无人机可以成功有效地围捕移动目标,提出一种基于动态预测围捕点和改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕算法。在环境未知,目标运动轨迹未知的情况下,首先利用多项式拟合预测目标运动轨迹,通过动态预测步数得到预测点,在其周围设置围捕点,然后使用双向协商法为无人机合理分配各个目标点。针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优的缺点,提出基于自适应权重和改变螺旋线位置更新的方法,从而提升算法的开发能力和搜索能力。最终在不同实验环境下进行多次实验仿真,实验结果表明了所提出算法的有效性。     

瞬态搜索金枪鱼优化城市物流无人机路径规划

针对复杂城市物流无人机路径规划易收敛于局部最优的不足,提出一种自适应瞬态搜索金枪鱼优化算法的无人机路径规划方法。设计Kent混沌初始化丰富初始种群多样性,提出自适应瞬态搜索平衡全局搜索与局部开发,利用透镜成像对立学习和柯西变异混合扰动防止算法陷入局部最优。利用改进金枪鱼优化算法求解城市物流无人机路径规划问题,结合城市飞行环境三维建模,设计评估路径规划的多目标代价函数,并对物流无人机路径规划方案迭代求解。实验结果表明,改进算法能够得到安全避障且代价更小的路径。     

基于KnCMPSO算法的异构无人机协同多任务分配

随着无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)技术的广泛应用和执行任务的日益复杂,无人机多机协同控制面临着新的挑战.以无人机总飞行距离和任务完成时间为优化目标,同时考虑异构无人机类型、任务执行时序等多种实际约束,构建基于多种约束条件的异构无人机协同多任务分配模型.该模型不仅包含混合变量,同时还存在多个复杂的约束条件,因此,传统的多目标优化算法并不能有效地处理混合变量及对问题空间进行搜索并生成满足多种约束条件的可行解.为高效求解上述模型,提出一种基于拐点的协同多目标粒子群优化算法(Knee point based coevolution multi-objective particle swarm optimization,Kn CMPSO),该算法引入基于拐点的学习策略来更新外部档案集,在保证收敛性的同时增加种群的多样性,使算法能搜索到更多可行的任务分配结果;并基于二进制交叉方法,引入基于学习的粒子更新策略来提升算法的收敛性及基于区间扰动的局部搜索策略以提升算法的多样性.最后通过在四组实例上的仿真实验验证了所提算法在求解异构无人机协同多任务分配问题上的有效性.     

基于k度平滑的多无人机协调路径规划方法

针对多无人机协同的轨迹规划问题,提出一种基于k度平滑法的多无人机协同路径规划方法.通过改进的蚁群优化算法搜索最短路径,应用k度平滑方法平滑初始路径并实现多无人机的协调.通过k度平滑引入多无人机协调算法,使多架无人机能够在k度时间间隔内到达指定地点.通过仿真实验将所提方法与改进蚁群算法、经典算法及平滑方法进行对比分析,验证所提算法的可行性和有效性.实验结果表明,所提策略能够有效提高多无人机路径规划效率,实现多无人机同时到达指定位置的目标,且具有良好的可行性、有效性.     

优化蚁群算法在无人机航路规划中的应用

研究无人机航路规划问题,采用基本蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长导致人机作航路规划效率低的难题.为了提高无人机航路规划效率,提高速度和系统品质特性,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机航路规划方法.算法前期采用了保留最优解和自适应航路点选择策略对路径进行优化,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率.采用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行仿真,仿真结果表明,改进方法避免了陷入局部最优,并缩短了搜索时间,航路规划效率明显提高,证明是一种有效的无人机航路优化方法,可为实际应用提供参考.     

基于定向A*算法的多无人机同时集结分步策略

设计一种基于定向A*算法的多无人机同时集结分步策略.首先,提出一种定向A*算法,将无人机最大俯仰角与偏航角作为A*算法搜索约束,从而缩小节点扩展区域,并通过循环寻优规避“死区”点,进而产生平滑可飞的预规划航迹;其次,论述了补偿航程差的变步长多点搜索、三维盘旋机动、虚拟威胁等分步再规划算法,使得多无人机同时集结于目标点附近.仿真结果表明,所提出的算法能够有效完成多无人机同时集结任务.     

基于探索群策略鸽群优化的高超声速飞行器飞/发一体化控制

高超声速飞行器飞/发一体化系统具有气流一体化、结构一体化等强飞/发耦合特性,为控制系统的设计带来一定的挑战。针对高超声速飞行器控制系统设计问题,首先在建立高超飞行器飞/发一体化系统模型的基础上,设计了相应的纵向控制律,提出了一种新型的探索群策略鸽群优化算法,并将其应用于高超飞行器飞/发一体化控制参数整定。最后,通过探索群鸽群优化算法对控制参数进行优化,并与基本鸽群优化、粒子群优化进行了对比仿真分析,验证了所提探索群策略鸽群优化算法的可行性和优越性。     

基于鸽群算法的量子融合算法

对于鸽群算法存在的过早收敛问题,提出了一种新的改进算法。该算法采用反向学习法进行初始化设置,在引入量子计算规则的同时融合鱼群算法,在迭代过程中采用模拟退火方式选取全局极值,逐步向最优解靠近。将改进的融合算法应用于函数优化方面,用多个测试函数的求解来评价算法性能。实验结果表明,新算法能快速搜索到问题的全局最优值,在求解高精度问题时的表现也较为优秀,有效地改善了过早收敛问题,提高了算法性能。     

基于离散粒子群和禁忌搜索的网格资源调度算法

提出一种基于智能的网格资源分配和任务调度算法,由于网格资源调度是个离散问题,所以采用基于惯性权重的离散粒子群算法,针对离散粒子群算法在后期容易陷入局部最优的缺陷,将其与禁忌搜索算法相结合,在算法的前期采用离散粒子群算法进行搜索,在后期采用禁忌搜索算法进行局部搜索。并利用网格模拟工具Gridsim Toolkit开发一个网格模拟系统进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的寻优能力。     

嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法*

通过将粒子群优化算法(PSO)与经典局部一维搜索技术相结合,提出一种嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法(LLS-PSO)。该算法在基本粒子群优化算法中引入一维搜索技术,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度。对三个经典复杂优化问题进行数值实验,并与基本PSO算法进行比较。实验分析和结果表明,LLS-PSO具有更好的优化性能。     

析因-粒子群算法及其在海上运动目标搜寻中的应用

针对粒子群算法在处理多峰复杂函数优化问题时容易陷入局部极值,难以满足海上运动目标搜寻问题的需要,提出一种基于析因思想的改进粒子群算法.所提算法结合种群智能思想与析因实验设计思想,利用随机化及区组化策略,设计参数在不同水平的组合,并得到相应的适应度值,获取各个参数的适应度曲线;分析各参数变化对适应度值的影响以及参数间的交互作用,基于此获取解空间形态;针对不同参数采用不同策略,利用种群迭代寻找全局最优解,使种群针对交互作用明显的参数侧重于全局搜索,针对交互作用不明显的参数侧重于局部搜索;最后将所提算法应用于海上运动目标搜寻问题,实验结果表明,相较其他几种对比算法,所提出的算法能够有效制定更优的搜寻计划.     

一种基于博弈策略的群智能属性约简算法

建立了粒子群算法与博弈论之间的联系,在此基础上,引入一种基于博弈策略的群智能搜索机制,并应用于粗糙集最小属性约简问题的求解。由此构建的属性约简算法,可以设置不同的参与团体及其博弈策略,构建相应的支付效用矩阵,并能通过博弈过程构建策略的最优组合。多个UCI数据集的实验计算表明提出的基于博弈策略的新算法求解质量优于粒子群优化算法、禁忌搜索、遗传变异和变异粒子群优化算法,并具有较小的计算开销。     

无人机三维路径规划及避障方法

针对无人机(UAV)在三维环境中如何由起始点到目标点合理地规划路径避开障碍物,提出了一种基于改进粒子群算法与滚动策略相结合的UAV路径规划与避障方法.该方法首先以UAV为中心,通过传感器建立UAV的可视区域模型;其次结合滚动策略滚动探知UAV周围环境信息;最后,利用改进的粒子群算法进行路径搜索,并加入综合转角控制提高路径的平滑性.在传统粒子群算法中加入信息素与启发函数,增强算法的全局搜索能力,并对参数进行特定设计提高算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可以实现实时避障,所规划的路径相对平滑,且改进算法比传统算法具有较高的收敛性.     

基于DCS的电力节能优化控制系统的设计与实现

为了解决电力系统的节能优化问题,本文在传统的PSO节能控制方法的基础上,提出了一种多重自适应的粒子群优化算法,应用分散控制系统设计与实现了一种新的电力节能优化控制系统。数值仿真的结果说明了使用所提出的粒子群算法的基于DCS的电力节能优化控制系统在电力调度最佳节点的搜索精确度要高于相同条件下的一般的电力控制系统。使用所提算法的电力节能优化控制系统,能有效地对电力能耗进行优化,且具有较高的实用性。     

最佳维变异粒子群优化算法在传感器调度中应用

粒子群优化(PSO)算法的主要特点是能快速得到问题的解,缺点是容易陷入局部最优.提出了一种利用最佳维变异技术和量子理论方法改进的PSO算法,并应用于目标跟踪传感器调度问题.目标的动力学模型为线性高斯模型,传感器观测值被高斯噪声污染并与目标状态线性相关.对于多传感器单目标跟踪的数学问题,引入提出的最佳维变异PSO算法,在...     

一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法

提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。