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基于全局最优和差分变异的头脑风暴优化算法 被引量：6
1
作者 马威强 高永琪 赵苗 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期270-278,共9页
针对头脑风暴优化(brain storm optimization, BSO)算法的选择操作中仅部分个体更新追随全局最优和变异操作中步长不能自适应的问题,采用追随全局最优策略以充分利用全局最优信息,并用差分变异代替原来的高斯变异以自适应调节变异步长,... 针对头脑风暴优化(brain storm optimization, BSO)算法的选择操作中仅部分个体更新追随全局最优和变异操作中步长不能自适应的问题,采用追随全局最优策略以充分利用全局最优信息,并用差分变异代替原来的高斯变异以自适应调节变异步长,提出了基于全局最优和差分变异的BSO(global-best difference-mutation brain storm optimization, GDBSO)算法。通过6个标准测试函数极值寻优的Matlab仿真对比研究表明GDBSO具有优良性能,较好地解决了原BSO搜索效率低的问题,提高了算法的寻优精度和收敛速度。GDBSO结合自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)路径规划应用的仿真验证了算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 全局最优 差分变异 头脑风暴优化算法 自主式水下航行器 路径规划
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改进头脑风暴算法在多AUV协同搜索动态目标中的应用
2
作者 高永琪 王鹏 马威强 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期203-209,共7页
针对搜索水中动态目标问题,提出一种基于改进头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的多自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)协同搜索方法。该方法采用基于马尔可夫过程的运动预测目标存在概率,联合探测信... 针对搜索水中动态目标问题,提出一种基于改进头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的多自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)协同搜索方法。该方法采用基于马尔可夫过程的运动预测目标存在概率,联合探测信息与预测信息更新目标存在概率。AUV间共享目标存在概率、环境不确定度、协调信息素等信息,各自利用滚动优化策略规划搜索路径。对该方法进行了有效性和鲁棒性的仿真验证。仿真结果表明,该方法能搜索到不同运动模式的水中动态目标,搜索效果优于随机算法、遍历算法等传统算法和BSO智能算法,且对AUV的不同初始出发位置不敏感,提高了战术使用的灵活性。 展开更多
关键词 自主式水下航行器 动态目标 改进头脑风暴算法 协同搜索
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分布式多AUV协同搜索方法 被引量：3
3
作者 高永琪 马威强 +2 位作者 张林森 王鹏 赵苗 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1670-1676,共7页
针对水下协同搜索中存在通信延时、单个自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)易失效的问题,提出一种采用分布式协同结构和滚动优化策略,利用改进型头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法优化基于目标存在概... 针对水下协同搜索中存在通信延时、单个自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)易失效的问题,提出一种采用分布式协同结构和滚动优化策略,利用改进型头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法优化基于目标存在概率、环境不确定度、协调信息素的目标函数的新方法。仿真结果表明,所提方法能实现避碰,并在通信延时情况下仍有能力搜索到所有目标。通过仿真给出了所提方法关键参数的建议取值范围,并验证了个别AUV在搜索过程中失效对总体搜索效果影响不大,方法具有很强的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 自主式水下航行器 协同搜索 协调信息素 改进型头脑风暴优化算法
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