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AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用
AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
无人机
任务规划
粒子群优化
进化计算
摘要:
无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.
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无人机
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Memetic算法在无人机侦察航路规划中的应用
粒子群优化
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文献信息
篇名
AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用
来源期刊
南京航空航天大学学报(英文版)
学科
工学
关键词
无人机
任务规划
粒子群优化
进化计算
年,卷(期)
2005,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
264-270
页数
7页
分类号
O195|TP391
字数
1164字
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
南京航空航天大学学报(英文版)
主办单位:
南京航空航天大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-1120
CN:
32-1389/V
开本:
大16开
出版地:
南京市御道街29号1016信箱
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
eng
出版文献量(篇)
1548
总下载数(次)
1
总被引数(次)
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