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基于并行GAPSO算法的多无人机协同任务规划
被引量：
6
1
作者
邓道靖
马云红
+1 位作者
龚洁
介婧
《电光与控制》
北大核心
2016年第11期18-22,共5页
任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优...
任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优化算法(GAPSO)求解任务规划问题。通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性,并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法,证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且能避免陷入局部最优。
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关键词
无人机
多机协同
任务规划
并行遗传粒子群算法
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职称材料
题名
基于并行GAPSO算法的多无人机协同任务规划
被引量：
6
1
作者
邓道靖
马云红
龚洁
介婧
机构
西北工业大学电子信息学院
浙江科技学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2016年第11期18-22,共5页
基金
国家青年科学基金(61203371)
西北工业大学研究生创意创新种子基金(G2015ky0407)
文摘
任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优化算法(GAPSO)求解任务规划问题。通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性,并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法,证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且能避免陷入局部最优。
关键词
无人机
多机协同
任务规划
并行遗传粒子群算法
Keywords
uav
muhi
-
uav
coordination
mission
planning
parallel
genetic
algorithm
and
particle
swarm
optimization
algorithm
分类号
E951 [军事—军事工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并行GAPSO算法的多无人机协同任务规划
邓道靖
马云红
龚洁
介婧
《电光与控制》
北大核心
2016
6
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