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基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。 相似文献
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针对基于雷达散射截面(RCS)规避雷达威胁的飞行轨迹优化问题,提出了低可探测性三维轨迹优化的求解方法.通过B样条拟合构建连续可微的RCS数据模型,结合三维飞行动力学模型,建立规避雷达威胁下的飞行运动控制模型.将轨迹优化问题描述成为最优控制问题,其中飞行姿态控制、轨迹约束、边界条件作为约束条件,以降低雷达探测概率和减少飞行时间为目标函数.运用高斯伪谱法( GPM)将连续的最优控制问题转换为离散的非线性规划问题进行求解.仿真结果证明本文方法实现了求解单基地雷达和双基地雷达探测环境中低可探测性三维轨迹优化问题,有效降低了飞行过程中的雷达探测概率和暴露时间. 相似文献
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研究了单架无人作战飞机(UCAV)攻击多个地面目标的三维轨迹规划问题。首先,将问题形式化为一类特殊的旅行商问题(TSP),即带动力学约束的邻域访问TSP问题(DCTSPN)。其次,针对规划空间维度过高、搜索代价过大的问题,提出了一种基于概率路标图(PRM)的方法。该方法借鉴了基于采样的运动规划方法的思想,并结合多种组合优化技术,将原本连续状态空间中的轨迹规划问题转化为离散拓扑图上的路由问题。求解过程分为离线预处理和在线查询两个阶段。离线阶段采用Halton拟随机采样算法及Noon-Bean转换方法,将原问题转化为经典的非对称旅行商问题(ATSP);在线阶段根据战场态势的实时变化,快速更新路标图,然后采用LKH算法在线求解问题的近似最优解。为了保证生成的飞行轨迹满足平台的运动学/动力学约束,算法基于Gauss伪谱法构建了局部轨迹规划器。最后,以攻击时间最短为优化指标对算法进行了仿真实验。结果表明,本文提出的方法能够以较高的精度和在线收敛速度生成真实可行的、较优的多目标攻击轨迹。 相似文献
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基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化 总被引:1,自引:0,他引:1
对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题. 相似文献
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区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划 总被引:4,自引:1,他引:3
在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性. 相似文献
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带时间窗的多无人机(Unmanned Aerial Vehicles,简称UAV)航迹规划问题是一类重要的NP-Hard问题,相关启发式算法研究一直是该问题的研究重点和难点。建立了问题的UAV流模型,并提出了一种两阶段启发式算法用于问题求解。算法的第一阶段提出了一种基于"最迟完成服务优先"规则的航迹构造算法,用于获取问题的初始解;第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行改进。最后基于Solomon Benchmark数据集对算法进行了测试,实验结果表明该启发式算法可以有效地求解带时间窗的多UAV航迹规划问题。 相似文献