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基于蚁群算法的多无人机协同任务规划研究
被引量:
5
1
作者
张浩森
高东阳
+1 位作者
白羽
王恒友
《北京建筑大学学报》
2017年第2期29-34,53,共7页
现代战争中,无人机对战前情报收集、重要空域控制、重点目标监视和打击等起着关键作用.随着攻击方参战无人机的规模增加,相应防御方的防御力度也在提高.无人机群的作战任务面临的是多目标多雷达的防御群.因此,多无人机协同任务规划的研...
现代战争中,无人机对战前情报收集、重要空域控制、重点目标监视和打击等起着关键作用.随着攻击方参战无人机的规模增加,相应防御方的防御力度也在提高.无人机群的作战任务面临的是多目标多雷达的防御群.因此,多无人机协同任务规划的研究主要集中在任务分配和路径规划.基于蚁群算法建立了针对目标群简化的数学模型,解决了侦查无人机滞留防御方雷达探测范围内的时间总和最小的航线优化问题,完成了无人机侦查任务拟制最佳路线和调度策略,实现了多无人机的协同任务规划.
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关键词
蚁群算法
公共侦查点
重火力区
最优航线
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职称材料
题名
基于蚁群算法的多无人机协同任务规划研究
被引量:
5
1
作者
张浩森
高东阳
白羽
王恒友
机构
北京建筑大学土木与交通工程学院
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
北京建筑大学理学院
出处
《北京建筑大学学报》
2017年第2期29-34,53,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61502024)
文摘
现代战争中,无人机对战前情报收集、重要空域控制、重点目标监视和打击等起着关键作用.随着攻击方参战无人机的规模增加,相应防御方的防御力度也在提高.无人机群的作战任务面临的是多目标多雷达的防御群.因此,多无人机协同任务规划的研究主要集中在任务分配和路径规划.基于蚁群算法建立了针对目标群简化的数学模型,解决了侦查无人机滞留防御方雷达探测范围内的时间总和最小的航线优化问题,完成了无人机侦查任务拟制最佳路线和调度策略,实现了多无人机的协同任务规划.
关键词
蚁群算法
公共侦查点
重火力区
最优航线
Keywords
ant colony algorithm
public location of detection
heavy firepower area
optimal path
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群算法的多无人机协同任务规划研究
张浩森
高东阳
白羽
王恒友
《北京建筑大学学报》
2017
5
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