基于改進蟻群算法的多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃研究
發(fā)布時間:2021-12-25 03:03
自21世紀以來,隨著反無人機系統(tǒng)在軍事戰(zhàn)場的應(yīng)用,現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境變得復(fù)雜多變,此時需要多架無人機相互協(xié)作完成作戰(zhàn)任務(wù)。同時,多無人機航跡規(guī)劃作為實現(xiàn)無人機協(xié)同作戰(zhàn)的關(guān)鍵,能夠提高每架無人機執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)的整體效能。本文運用自適應(yīng)擴散機制的改進蟻群算法研究多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃問題,首先介紹傳統(tǒng)蟻群算法的基本原理,并分析造成算法過早收斂且仿真結(jié)果為局部最優(yōu)解的原因。其次,通過在傳統(tǒng)蟻群算法的基礎(chǔ)上設(shè)定信息素濃度閾值和隨機信息素揮發(fā)系數(shù),并引入信息素擴散機制和輪盤賭選擇規(guī)則進行算法改進,避免全局路徑搜索過程中信息素分布不均,同時在算法中設(shè)置多個螞蟻種群進行多無人機航跡規(guī)劃。然后,建立考慮外部環(huán)境威脅和無人機機動性能約束條件的綜合航跡代價函數(shù),同時構(gòu)建柵格圖環(huán)境模型,并運用改進蟻群算法在不同威脅環(huán)境下進行多無人機航跡規(guī)劃仿真,當進行三維空間多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃時,采用最小威脅曲面法將三維空間內(nèi)外部威脅投影至二維平面。最后,根據(jù)仿真結(jié)果分析算法中信息素重要程度、啟發(fā)因子重要程度和信息素揮發(fā)系數(shù)等參數(shù)取值以及四鄰域和八鄰域搜索方式對航跡規(guī)劃仿真結(jié)果的影響。為驗證改進蟻群算法解決多無人機航跡規(guī)劃問題的可...
【文章來源】:鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院河南省
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
國內(nèi)外先進無人機型號
多無人機航跡規(guī)劃研究技術(shù)路線圖
蟻群算法流程圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于改進蟻群算法的移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 王雷,石鑫. 南京理工大學(xué)學(xué)報. 2019(06)
[2]基于改進A*算法的倉儲物流移動機器人任務(wù)調(diào)度和路徑優(yōu)化研究[J]. 王秀紅,劉雪豪,王永成. 工業(yè)工程. 2019(06)
[3]基于蜂群與A*混合算法的三維多無人機協(xié)同[J]. 王平,白昕,解成超. 航天控制. 2019(06)
[4]基于勢場蟻群算法的機器人全局路徑規(guī)劃[J]. 陳余慶,李桐訓(xùn),于雙和,沈智鵬. 大連理工大學(xué)學(xué)報. 2019(03)
[5]基于改進A*算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 陸皖麟,雷景森,邵炎. 兵器裝備工程學(xué)報. 2019(04)
[6]基于聚度的自適應(yīng)動態(tài)混沌蟻群算法[J]. 劉明霞,游曉明,劉升. 計算機工程與應(yīng)用. 2019(03)
[7]蟻群算法研究與應(yīng)用的新進展[J]. 覃遠年,梁仲華. 計算機工程與科學(xué). 2019(01)
[8]無人機集群作戰(zhàn)概念發(fā)展對未來戰(zhàn)場攻防影響[J]. 黨愛國,王坤,王延密,王曉兵. 戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2019(01)
[9]衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中基于多QoS約束的蟻群優(yōu)化路由算法[J]. 魏德賓,劉健,潘成勝,鄒啟杰. 計算機工程. 2019(07)
[10]一種啟發(fā)式動態(tài)信息素更新策略的蟻群算法[J]. 劉中強,游曉明,劉升. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(20)
博士論文
[1]基于智能優(yōu)化算法的無人機航跡規(guī)劃若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 胡中華.南京航空航天大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于遺傳算法和稀疏A*算法的無人機三維航跡規(guī)劃研究[D]. 賈廣芝.南京郵電大學(xué) 2017
[2]動態(tài)環(huán)境下多無人機協(xié)同控制技術(shù)研究[D]. 劉昕彤.電子科技大學(xué) 2017
[3]不確定環(huán)境下的無人機航路規(guī)劃算法研究[D]. 劉二超.沈陽航空航天大學(xué) 2016
[4]基于量子蟻群算法的多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃研究[D]. 王芳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[5]無人機協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)分配與攻擊效能評估技術(shù)[D]. 程聰.南京航空航天大學(xué) 2013
[6]不確定環(huán)境下無人機航跡動態(tài)規(guī)劃及仿真研究[D]. 王緒芝.南京航空航天大學(xué) 2013
[7]基于速度矢量場的實時航跡規(guī)劃研究[D]. 易小芹.南京航空航天大學(xué) 2013
[8]基于改進蟻群算法的無人飛行器航跡規(guī)劃應(yīng)用研究[D]. 饒躍東.武漢理工大學(xué) 2010
本文編號:3551673
【文章來源】:鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院河南省
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
國內(nèi)外先進無人機型號
多無人機航跡規(guī)劃研究技術(shù)路線圖
蟻群算法流程圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于改進蟻群算法的移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 王雷,石鑫. 南京理工大學(xué)學(xué)報. 2019(06)
[2]基于改進A*算法的倉儲物流移動機器人任務(wù)調(diào)度和路徑優(yōu)化研究[J]. 王秀紅,劉雪豪,王永成. 工業(yè)工程. 2019(06)
[3]基于蜂群與A*混合算法的三維多無人機協(xié)同[J]. 王平,白昕,解成超. 航天控制. 2019(06)
[4]基于勢場蟻群算法的機器人全局路徑規(guī)劃[J]. 陳余慶,李桐訓(xùn),于雙和,沈智鵬. 大連理工大學(xué)學(xué)報. 2019(03)
[5]基于改進A*算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 陸皖麟,雷景森,邵炎. 兵器裝備工程學(xué)報. 2019(04)
[6]基于聚度的自適應(yīng)動態(tài)混沌蟻群算法[J]. 劉明霞,游曉明,劉升. 計算機工程與應(yīng)用. 2019(03)
[7]蟻群算法研究與應(yīng)用的新進展[J]. 覃遠年,梁仲華. 計算機工程與科學(xué). 2019(01)
[8]無人機集群作戰(zhàn)概念發(fā)展對未來戰(zhàn)場攻防影響[J]. 黨愛國,王坤,王延密,王曉兵. 戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2019(01)
[9]衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中基于多QoS約束的蟻群優(yōu)化路由算法[J]. 魏德賓,劉健,潘成勝,鄒啟杰. 計算機工程. 2019(07)
[10]一種啟發(fā)式動態(tài)信息素更新策略的蟻群算法[J]. 劉中強,游曉明,劉升. 計算機工程與應(yīng)用. 2018(20)
博士論文
[1]基于智能優(yōu)化算法的無人機航跡規(guī)劃若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 胡中華.南京航空航天大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于遺傳算法和稀疏A*算法的無人機三維航跡規(guī)劃研究[D]. 賈廣芝.南京郵電大學(xué) 2017
[2]動態(tài)環(huán)境下多無人機協(xié)同控制技術(shù)研究[D]. 劉昕彤.電子科技大學(xué) 2017
[3]不確定環(huán)境下的無人機航路規(guī)劃算法研究[D]. 劉二超.沈陽航空航天大學(xué) 2016
[4]基于量子蟻群算法的多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃研究[D]. 王芳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[5]無人機協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)分配與攻擊效能評估技術(shù)[D]. 程聰.南京航空航天大學(xué) 2013
[6]不確定環(huán)境下無人機航跡動態(tài)規(guī)劃及仿真研究[D]. 王緒芝.南京航空航天大學(xué) 2013
[7]基于速度矢量場的實時航跡規(guī)劃研究[D]. 易小芹.南京航空航天大學(xué) 2013
[8]基于改進蟻群算法的無人飛行器航跡規(guī)劃應(yīng)用研究[D]. 饒躍東.武漢理工大學(xué) 2010
本文編號:3551673
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