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基于DEPSO算法的多无人机绕检机队规模优化方法

OPTIMIZATION OF MULTI-UAV INSPECTION FLEET SIZE BASED ON DEPSO ALGORITHM

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为提高民航客机航前航后绕检效率、减少人工成本,研究无人机绕检时多机协作的机队规模优化算法.从多机协作的航迹规划出发,构建客机外观绕检模型,并采用栅格法对绕检作业空间进行离散化;建立航迹规划的约束条件,设计航迹规划代价函数;采用基于差分进化粒子群算法(DEPSO)对机队规模优化,引入差分进化更新粒子群,通过自适应方法调整粒子的惯性权重.仿真结果表明,所研究的方法可获得代价函数指标下的最佳机队规模.

高庆吉、谈政、管若乔

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中国民航大学机器人研究所 天津300300

绕检 无人机 代价函数 差分进化 粒子群算法

国家自然科学基金委员会-中国民航局民航联合研究基金

U1533203

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.04.007

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(4)
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