基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法

• 作者: 王瑞 肖冰松
• 来源期刊: 工程科学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 多无人机 协同搜索 蜂窝状模型 马尔可夫链 柯西扰动 高斯扰动 鸽群优化
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 1342-1350
• 页数: 9页
• 分类号: V249.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13374/j.issn2095-9389.2018.09.02.002

摘要

针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题,提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先,建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型,降低对搜索区域的重复搜索;其次,建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型;然后,将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子,高斯扰动引入地标算子,同时利用模拟退火机制保留次优个体,进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后,通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较,结果表明新型算法的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖冰松	空军工程大学航空工程学院	46	303	8.0	15.0
2	王瑞	空军工程大学航空工程学院	11	5	2.0	2.0