基于改进变邻域搜索算法的多批次协同任务规划

目的对多批次协同任务进行分析与建模,并研究任务规划的求解算法。方法以车载装备多批次协同执行任务为例,综合考虑时间协同、任务区域协同和补给区域协同约束,以暴露时间最短为目标函数建立模型,并提出一种改进变邻域搜索算法进行求解,该方法根据邻域的优化能力自动调整迭代时选择该邻域的概率。结果仿真结果表明,改进策略在不降低最优解质量的情况下,能够避免标准变邻域搜索算法后期易出现某些邻域长时间无法寻找到最优解的情况,有效提高了算法的效率。结论变邻域搜索算法可以解决多批次任务规划问题,改进后的算法减少了后期对优化能力不强的邻域的搜索次数,有效提升了算法效率。

基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划

针对基本蚁群算法容易陷入局部寻优、收敛速度慢的缺陷以及解决多批次协同航迹规划问题的需要,提出了基于改进蚁群算法的多批次三维航迹规划算法。该算法采用基于加权排序的信息素更新规则,扩大各优劣蚂蚁的差异,提高了算法收敛速度,并采用了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法,在确保收敛速度的同时使算法具有全局寻优,解决了基本蚁群算法容易过早陷入局部最优缺点;在此基础上,引入蚂蚁子群间多约束条件下的协同进化策略,解决了多批次协同三维航迹规划。仿真结果表明:改进的蚁群算法在运算效率和收敛性上明显优于基本蚁群算法,多批次协同航迹规划能有效提高无人机的作战效能。