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基于改进LO优化算法求解无人机三维路径规划 认领 引用
1
作者 孔建国 钱昱羲 胡文海 《计算机技术与发展》 2026年第6期35-42,共8页
针对传统元启发式方法在处理山地复杂三维环境中的无人机航迹规划问题中存在的收敛慢、易陷入局部最优与路径不平滑等问题,该文提出一种改进狐猴优化算法(ILO)。首先以高斯函数叠加模拟山峰障碍;再以“航程代价—避障代价—边界约束”... 针对传统元启发式方法在处理山地复杂三维环境中的无人机航迹规划问题中存在的收敛慢、易陷入局部最优与路径不平滑等问题,该文提出一种改进狐猴优化算法(ILO)。首先以高斯函数叠加模拟山峰障碍;再以“航程代价—避障代价—边界约束”组成目标函数与约束体系;后利用三次样条对离散航迹进行平滑重构。算法方面,采用Tent混沌映射生成初始种群以提升初始解的覆盖度;融合了蜘蛛蜂优化算法(SWO)的“狩猎—筑巢—交配”多策略协同,种群规模调整策略,增强解多样性与算法收敛速度;引入Sigmoid函数来平滑地更新跳跃率,实现在全局搜索与局部开发之间更为平衡的探索能力。仿真结果表明ILO能有效绕避高峰、显著缩短航程并降低曲折度,生成连续、光滑且无碰撞的三维航迹,克服了传统元启发式算法的早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为无人机三维路径规划提供了一种高效可靠的智能优化范式。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 狐猴优化算法(LO) 蜘蛛峰优化算法(SWO) Tent混沌映射
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基于分布式凸优化的能量最优多向协同制导方法 认领 引用
2
作者 王江 朱梓杨 +1 位作者 李虹言 王鹏 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第6期319-333,共15页
多飞行器角度最优协同制导能够以最低能耗实现对机动目标的多向拦截,是制导领域的重要研究方向。现有最优协同制导方法需利用全局信息生成最优制导指令,故多采用集中式通信拓扑,而集中式通信可靠性较低,不利于实际应用。针对上述问题,... 多飞行器角度最优协同制导能够以最低能耗实现对机动目标的多向拦截,是制导领域的重要研究方向。现有最优协同制导方法需利用全局信息生成最优制导指令,故多采用集中式通信拓扑,而集中式通信可靠性较低,不利于实际应用。针对上述问题,基于分布式凸优化理论,提出一种分布式能量最优多向协同制导方法,以解决分布式信息局部性与协同指令全局最优性之间的矛盾。该方法基于广义弹道成型制导律(Generalized Trajectory Shaping Guidance Law,GTSG),通过解析推导飞行器控制能量与期望终端视线角的映射关系,以总控制能量为目标函数,并结合相对视线角约束构建分布式凸优化问题。提出扩展原始对偶算法,实现分布式全局寻优,实时协调飞行器期望视线角,使多飞行器在GTSG作用下以最小能耗协同拦截目标。仿真结果及其分析表明:相比于现有的集中式多向协同制导算法,所提方法无需依赖中心节点,同时兼顾了全局能量最优性。 展开更多
关键词 协同制导 相对视线角约束 能量最优 分布式凸优化 原始对偶算法 目标机动
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基于线性优化模糊C均值算法和人工神经网络的光照传感器布局方法 认领 引用 被引量：8
3
作者 孙科学 渠吉庆 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1766-1773,共8页
针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊C均值算法(LOFCM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFCM算法利用线性优化(LO)稀疏权重... 针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊C均值算法(LOFCM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFCM算法利用线性优化(LO)稀疏权重矩阵后,使用模糊C均值(FCM)筛选数据,确定工作面光照传感器布局。随后,使用ANN分别训练工作面光照传感器测量值与4组辅助光照传感器测量值之间的非线性数学模型。实验结果表明,该文提出的基于LOFCM算法在保证计算工作面平均照度和均匀度准确的情况下,工作面光照传感器的数量比对比方法减少了37.5%。此外,在4组辅助光照传感器布局中,墙壁和窗户布局方式具有较好的预测精度,为预测室内日光强度提供了更加准确的预测方式。 展开更多
关键词 室内智能照明 光照传感器布局 线性优化 模糊C均值 人工神经网络
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