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1.
针对多无人作战飞机(UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出一种基于改进的人工蜂群算法求解多UCAV协同航迹规划模型。首先构建战场空间的改进Voronoi图生成航迹优化可飞区域;然后采用混沌搜索算法来初始化航迹集合作为算法的蜜源,使其初始航迹集合能以有限的数据充分表示航迹优化可飞区域;最后对多UCAV在多种威胁环境下的航迹空间寻优进行仿真验证。仿真结果证明改进的人工蜂群算法提高了蜜源多样性和算法的收敛速度,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。 相似文献
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任务分配问题是多UCAV协同控制的关键和有效保证。综合考虑问题的多规划指标和多类复杂约束条件,建立了基于多目标整数规划的协同多任务分配模型。通过模拟生物免疫系统的免疫特征和运行机制,并将粒子群优化作为算法的局部搜索算子,设计了一种适用于问题求解的免疫粒子群算法,使算法同时具有人工免疫算法种群多样性好、粒子群优化局部搜索能力和进化方向性强等特点。仿真实验表明该方法具有良好的优化效果和时间特性,可较好地解决多UCAV协同任务分配问题。 相似文献
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针对多无人机(UAV)协同航迹规划中因编队队形约束而忽略部分较窄通道的问题,提出了一种基于自适应分布式模型预测控制的快速粒子群优化(ADMPC-FPSO)方法。该方法利用领航跟随法和虚拟结构法相结合的编队策略构造出虚拟编队引导点,以完成自适应编队协同控制任务。根据模型预测控制的思想,结合分布式控制方法,将协同航迹规划转化为滚动在线优化问题,且以最小距离等性能指标为代价函数。通过设计评价函数准则,使用变权重快速粒子群优化算法对问题进行求解。仿真结果表明,通过所提算法能够有效实现多无人机协同航迹规划,并可根据环境变化快速完成自适应编队变换,同时较传统编队策略代价更低。 相似文献
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针对斜尖柔性针在复杂环境下由入针点到达病灶位置的穿刺路径问题,提出一种基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)的路径规划方法.对软组织内柔性针运动学模型进行分析,构建控制量与柔性针穿刺路径的关系;分析障碍物约束,建立障碍物约束的数学描述;然后,根据穿刺术的要求将穿刺精度、穿刺危险性和穿刺路径长度作为柔性针穿刺优化目标,将柔性针穿刺路径规划问题转化为多目标优化问题;建立了相应的多目标优化问题的数学模型,使用多目标粒子群优化算法对模型进行优化求解.最后通过仿真实验证明了所提方法的有效性,并仿真分析了穿刺路径的在线修正问题. 相似文献
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对于满足无人机团队中各机同时到达目标这样一个特定的协同要求,首先采用K路径算法实现了无人机的多航迹规划,然后采用速度控制和K路径算法相结合的办法实现了各无人机之间的时间协同.对整个协同航迹规划问题,采用一种分散式求解方法,把高维优化问题分解成低维、计算量小、通讯数据少的问题. 相似文献
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关于多无人机航迹优化研究,针对复杂环境下多无人机(UAV)系统的航迹规划,达到摧毁目标最大化,解决不同无人机之间的协同和防撞问题,提出了一种利用合作型协同进化算法的多无人机三维航迹规划方法.利用数字地图建立了无人机安全飞行曲面,采用并行进化的方案,将每个无人机航迹规划当作一个子问题,通过协同函数和无人机间的防撞设计实现各无人机间的时间协同和空间防撞.各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法收敛的快速性.仿真结果表明,算法有效实用,能快速得到各无人机的低空突防三维航迹,可为多无人机航迹优化提供手段. 相似文献
10.
多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解 总被引:3,自引:0,他引:3
任务分配是多无人作战飞机(UCAV)协同控制的基础.对此,分析了影响任务分配的关键战技指标,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型.应用连续粒子群算法对问题进行求解,建立了粒子与实际问题间的映射,通过位置饱和策略构造粒子的搜索空间,采用自适应惯性权重提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力.考虑到单机的任务载荷限制,引入了买卖合同机制以实现多机任务协调.仿真结果表明,所提出模型和算法可以较好地解决多UCAV协同任务分配问题. 相似文献