检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]信息工程大学信息系统工程学院,郑州450001
出 处:《计算机应用研究》2018年第2期590-593,599,共5页Application Research of Computers
基 金:国家科技重大专项资助项目(2014ZX03006003)
摘 要:为了减少时效性要求较高的动态目标跟踪的调度时间,提出了一种基于多agent的自适应协同跟踪平台选择算法。首先,提出agent模型的应用;然后,以最小化调度时间和跟踪误差为目标建立适应度函数,采用合同网结合二值粒子群优化的方法,选出针对特定目标的最佳跟踪平台组合。仿真结果表明,与现有的几种算法相比,该算法有效地减少了调度时间,提高了跟踪精度,适用于实时性高的高速运动目标跟踪。Aimed to reduce the time of the tracking system consumes when schedules tracking platforms for the dynamic highly real-time targets, this paper proposed a collaborative tracking algorithm selecting tracking platforms adaptively based on agents. Firstly, it used agents model to represent the platforms. Then, it aimed to minimize scheduling time and tracking er- ror, and used a contract net protocol combined with binary particle swarm optimization algorithm to select the best tracking platforms. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the scheduling time and improve the tracking accuracy compared with the existing algorithms, so it is suitable for tracking high speed moving target in real-time.
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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