隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,特別是高新技術(shù)的迅速發(fā)展已經(jīng)引發(fā)了世界軍事領(lǐng)域的重大變革,集航空航天技術(shù)、智能化信息處理技術(shù)、通信技術(shù)和精準(zhǔn)鎖定技術(shù)與打擊技術(shù)為核心等高新技術(shù)于一體的軍用無人機(jī)在現(xiàn)代戰(zhàn)場上開始嶄露頭角。多無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃的相關(guān)研究也逐漸成為近年來研究的熱點(diǎn),如何在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境中為多無人機(jī)進(jìn)行合理的任務(wù)分配并且為其規(guī)劃出一條從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)、可以繞過雷達(dá)、威脅區(qū)和障礙物的安全飛行航跡,是多無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃中需要解決的關(guān)鍵問題。針對(duì)以上問題,本文的主要工作如下:（1）提出一種基于改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的多無人機(jī)任務(wù)預(yù)分配方法,采用兩個(gè)階段的蒙特卡洛采樣過程來對(duì)其進(jìn)行改善粒子群算法求解過程中存在容易陷入局部最優(yōu)解和求解精度低、中后期搜索速度慢的缺點(diǎn),使算法可以搜索到更多的非支配（Pareto）解決方案。（2）提出一種基于K-medoids聚類算法的無人機(jī)任務(wù)重分配方法。利用K-medoids聚類算法把戰(zhàn)場中的無人機(jī)和任務(wù)點(diǎn)聚類成與無人機(jī)數(shù)量相同的聚類簇,然后在每個(gè)聚類簇的內(nèi)部將模型作為一個(gè)單旅行商問題來進(jìn)行求解。這樣把原問題進(jìn)行降維,從而極大地減少算法運(yùn)行的時(shí)間。（3）提出一種基于改進(jìn)概... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1粒子群算法的核心思想圖

士研究生學(xué)位論文 第二章 相且 ， ( ) ( ) 最優(yōu)解areto 最優(yōu)解（非支配解），則： ， 最優(yōu)解的定義可以看出，當(dāng) Pareto 最優(yōu)解在一個(gè)目標(biāo)分量上得到個(gè)另外的目標(biāo)分量變差。 最優(yōu)集目標(biāo)優(yōu)化問題中所有的 Pareto 最優(yōu)解所構(gòu)成的集合便是 Pareto 上形成的曲面就是 Pareto 前沿。圖 2.4 中以兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo) ( )和

圖 4.4 窄通道環(huán)境為 40 個(gè)的條件下對(duì)原始的 PRM 算法和改進(jìn)后的 PRM 算法下：改進(jìn)前的無向連通圖 圖 4.6 改進(jìn)前的無向連M 算法構(gòu)成無向連通圖的結(jié)果，圖 4.6 為改進(jìn)后 PRM 算法構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]面向多無人機(jī)的協(xié)同任務(wù)預(yù)分配及重分配研究[D]. 吳歇爾.南昌航空大學(xué) 2018
[2]基于進(jìn)化匈牙利算法的目標(biāo)分配問題研究及應(yīng)用[D]. 谷穩(wěn).西安電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3589541