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
作 者:康旭超 何广军[2] 陈峰[1] 李兴格 KANG Xuchao;HE Guangjun;CHEN Feng;LI Xingge(Graduate College,Air Force Engineering University,Xi'an 710051,China;Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University,Xi'an 710051,China)
机构地区:[1]空军工程大学研究生院,西安710051 [2]空军工程大学防空反导学院,西安710051
出 处:《弹箭与制导学报》2019年第5期131-134,138,共5页Journal of Projectiles,Rockets,Missiles and Guidance
基 金:国家自然科学基金(61703424)资助。
摘 要:针对解决存在多个情报侦察监视ISR任务地点的无人机任务分配问题,提出了一种离散萤火虫算法。对每个任务地点进行编码并重新定义萤火虫移动机制,通过引入交换子将多目标函数的寻优转化为编码序列的交换过程。采用变步长移动和多邻域搜索的方法,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力。仿真结果表明,对于多目标离散问题,文中算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下能够找到满意解。In order to solve the problem of drone task assignment in multiple intelligence surveillance and reconnaissance mission locations, a discrete firefly algorithm is proposed.Encoding each task location and redefining the firefly movement mechanism.Converting the optimization of multi-objective functions into the exchange process of coding sequences by introducing commutators. Adopting a variable-step-movement mechanism and a multi-neighborhood search mechanism to improve convergence speed and global optimization ability of the algorithm. The simulation results show that for the multi-objective discrete problem, the proposed algorithm can find a satisfactory solution under the condition of small population size and few iterations.
关 键 词:多目标 无人机任务分配 离散萤火虫群算法 变步长移动 多邻域搜索词
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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