基于自适应变异的多目标鸽群优化的无人机目标搜索
霍梦真1
段海滨2
1.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院仿生自主飞行系统研究组,北京1000832.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院仿生自主飞行系统研究组,北京100083;鹏城实验室,广东深圳518000
摘要：无人机在搜索任务中起着关键的作用,它能够在复杂环境中寻找到目标.无人机搜索问题是一个相对复杂的多约束条件下的多目标优化问题.大多数搜索算法不能满足搜索过程中高效率和低功耗的要求.本文所采用的目标搜索方法是一种基于Agent路由和光传感器的解耦滚动时域方法.为了优化目标搜索方法的参数,本文提出一种基于Agent路由和光传感器的自适应变异多目标鸽群优化(AMMOPIO)算法.利用自适应飞行机制可以获得较好的鸽群分布,种群具有多样性和收敛性.利用变异机制简化了鸽群优化算法中的模型,提高了搜索效率.实验仿真结果验证了所提出的AMMOPIO算法在目标搜索问题中的可行性和有效性.
关键词：目标搜索多目标鸽群优化算法自适应飞行机制变异机制
论文发表日期：2020-03-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 584-591 )
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