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PSO算法在MAV群并行仿真试验中的应用研究
被引量:
1
1
作者
王再社
李革
+1 位作者
张耀程
欧微
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009年第5期61-63,67,共4页
利用MAV群执行搜索任务具有安全、快速、高效等优点,无论在军用还是民用方面都将发挥不可替代的作用。考虑到MAV群的续航能力和提高搜索效率的需要,在执行搜索任务的时候首先确定一条"最短"路径至关重要。寻找最短路径问题已...
利用MAV群执行搜索任务具有安全、快速、高效等优点,无论在军用还是民用方面都将发挥不可替代的作用。考虑到MAV群的续航能力和提高搜索效率的需要,在执行搜索任务的时候首先确定一条"最短"路径至关重要。寻找最短路径问题已经有许多成熟的方法,研究的是采用粒子群优化算法求解最短路径的问题。与其他求解TSP问题的方法相比,粒子群优化算法具有概念简单、鲁棒性好、智能背景深刻等优点;尤其重要的是它天生具有并行计算的潜质,适于并行化后应用到并行仿真中去。实现了PSO算法的并行化,并验证了运行结果的正确性。
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关键词
微型飞行器群
粒子
群
优化算法
旅行商问题
并行仿真
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职称材料
题名
PSO算法在MAV群并行仿真试验中的应用研究
被引量:
1
1
作者
王再社
李革
张耀程
欧微
机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009年第5期61-63,67,共4页
文摘
利用MAV群执行搜索任务具有安全、快速、高效等优点,无论在军用还是民用方面都将发挥不可替代的作用。考虑到MAV群的续航能力和提高搜索效率的需要,在执行搜索任务的时候首先确定一条"最短"路径至关重要。寻找最短路径问题已经有许多成熟的方法,研究的是采用粒子群优化算法求解最短路径的问题。与其他求解TSP问题的方法相比,粒子群优化算法具有概念简单、鲁棒性好、智能背景深刻等优点;尤其重要的是它天生具有并行计算的潜质,适于并行化后应用到并行仿真中去。实现了PSO算法的并行化,并验证了运行结果的正确性。
关键词
微型飞行器群
粒子
群
优化算法
旅行商问题
并行仿真
Keywords
MAV swarm
Particle swarm optimization (PSO) algorithm
Traveling salesperson problem (TSP)
Parallel simulation
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PSO算法在MAV群并行仿真试验中的应用研究
王再社
李革
张耀程
欧微
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009
1
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