基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索

• 作者: 段海滨 霍梦真
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 目标搜索 多目标鸽群优化算法 自适应飞行机制 变异机制
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 584-591
• 页数: 8页
• 字数: 254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2019.80905

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段海滨	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	49	794	13.0	28.0
3	霍梦真	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	5	6	2.0	2.0