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免疫算法在多无人机任务最优规划中的应用

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为提高无人机任务规划的规划效率,研究免疫算法在多无人机任务最优规划中的应用.先从俯仰角度、偏航角度和飞行高度等方面分析动力学约束条件,结合免疫算法结构建立任务最优规划问题的数学模型,将整体利益最大、路径和威胁代价最小为目标函数,设置约束准则;然后利用数字符串编码形成抗体,保证航程最优,同时计算抗体间亲和度,避免陷入局部最优;最后使用免疫记忆算子更新种群,采用高频变异方法改善规划空间搜索性能,设定合理的迭代次数作为算法终止条件,模型输出的结果即为任务最优规划方案.仿真实验表明,应用免疫算法的无人机即使在动态环境下也能在短时间内给出最优规划结果.
Application of Immune Algorithm in Multi UAV Mission Optimal Planning

Immune AlgorithmUAVMission PlanningObjective FunctionHigh Frequency Variation

王永成、蔡晨晓

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郑州航空工业管理学院管理工程学院,河南郑州 450046

南京理工大学自动化学院,江苏南京 210094

免疫算法 无人机 任务规划 目标函数 高频变异

河南省教育科学规划课题一般项目(十四五)(2021)河南省高等学校重点科研项目(2019)

2021YB017219A413012

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.(8)
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