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题名基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划
被引量：8
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作者
刘广瑞
王庆海
姚冬艳
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机构
郑州大学机械工程学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2018年第3期51-55,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1304510)
郑州大学优秀青年教师发展基金(1421321076)
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文摘
多无人机协同任务规划是多无人机协同作战的关键.针对无人机信息共享、多任务能力等特点提高了任务规划难度,考虑战场威胁分布、目标任务时序、无人机续航时间等因素,建立了多无人机协同执行多目标的多任务规划数学模型.通过引入动态评价选择策略、引入Metropolis准则等方式提出改进人工蜂群算法(IABC)对该模型求解.通过对多无人机协同任务规划模型进行求解分析,验证了该模型和规划算法的正确性和有效性.
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关键词
无人机
协同
任务规划
动态评价策略
人工蜂群算法
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Keywords
unmanned aerial vehicles
coordination
mission planning
dynamic evaluation selection strate-gy
arti ficial bee colony （ABC） algorithm
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分类号
V279.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于动态评价选择策略的改进人工蜂群算法
被引量：6
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作者
徐向平
鲁海燕
程毕芸
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机构
江南大学理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第7期1969-1974,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11271163)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(1142050205135260
JUSRP51317B)
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文摘
针对标准人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极值的问题,对标准ABC算法的轮盘赌选择机制进行了修改,提出了一种基于动态评价选择策略的改进人工蜂群(DSABC)算法。首先,根据到当前为止一定迭代次数内蜜源位置的连续更新或停滞次数,对每个蜜源位置进行动态评价;然后,利用所得的评价函数值为蜜源招募跟随蜂。在6个经典测试函数上的实验结果表明:与标准ABC算法相比,动态评价选择策略改进了标准ABC算法的选择机制,使得DSABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别是对于两种不同维数的Rosenbrock函数,所得最优值的绝对误差分别由0.0017和0.0013减小到0.000049和0.000057;而且,DSABC算法克服了进化后期因群体位置多样性丢失较快而产生的早熟收敛现象,提高了整个种群的收敛精度及解的稳定性,从而为函数优化问题提供了一种高效可靠的求解方法。
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关键词
群体智能
人工蜂群算法
动态评价选择策略
收敛精度
函数优化
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Keywords
swarm intelligence
Artificial Bee Colony （ABC） algorithm
dynamic evaluation selection strategy
convergence accuracy
function optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于改进人工蜂群算法的无人机三维航迹规划
被引量：6
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作者
王庆海
姚冬艳
刘广瑞
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机构
郑州大学机械工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2018年第3期91-93,98,共4页
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文摘
为应对无人机遇到的复杂任务状况,提高航迹规划效率,提出一种基于改进人工蜂群算法的无人机三维航迹规划方法。为降低无人机三维航迹规划的难度,将航迹规划数学模型通过简化建模转化为函数优化问题;为提高航迹优化效率,通过改进蜜源初始化方式、引入动态评价选择策略、引入Metropolis准则等方式对传统人工蜂群算法在该问题求解中的缺陷进行改进,通过MATLAB进行20次仿真实验,验证了改进人工蜂群算法在无人机三维航迹规划中的可行性和优化效率。
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关键词
无人机
人工蜂群算法
三维航迹规划
动态评价选择策略
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Keywords
unmanned aerial vehicles
artificial bee colony(ABC)algorithm
3D path planning
dynamic evaluation selection strategy
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分类号
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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