多无人机协同搜索多目标的路径规划问题研究

论文摘要

多无人机协同搜索多目标的多旅行商航路规划问题（MTSP）是无人机协同作战的关键技术之一。在协同搜索背景下,多架无人机从同一个基地出发搜索附近的可疑目标,以最快速完成任务为目的,建立MTSP模型,提出一种聚类算法和遗传算法进行分步组合的优化算法。第一步,利用K-means聚类算法将MTSP问题分解成多个独立的TSP问题;第二步,改进遗传算法,引入2-opt算法作为优化算子,重新设计选择算子和交叉算子,分别求解多个TSP问题。通过具体算例验证了该算法的合理性,并同常用的分组遗传算法比较,分步组合优化算法具有更高的计算效率,求解结果更为可靠,尤其在求解大型MTSP问题时,优势更为明显。

论文目录

• 0 引言
• 1 多无人机协同搜索的MTSP问题建模
• 2 分步组合优化算法求解MTSP
•   2.1 K-means聚类算法
•   2.2 改进型遗传算法
•     2.2.1 2-opt优化算子
•     2.2.2 选择算子
•     2.2.3 交叉算子
•     2.2.4 变异算子
• 3 仿真分析
•   3.1 分步组合算法仿真算例
•   3.2 分步组合算法与分组遗传算法比较分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘文兵,王艺栋

关键词: 航路规划,多旅行商问题,聚类算法,遗传算法,算法

来源: 电光与控制 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,光电控制技术重点实验室,南京理工大学电光学院

基金: 航空科学基金(2016ZC13005),总装重点实验室基金和光电控制技术重点实验室资助

分类号: V279;V249;TP18

页码: 35-38+73

总页数: 5

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