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蚁群算法及其在多机协同任务规划中的应用研究
  • 项目名称：蚁群算法及其在多机协同任务规划中的应用研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60604009
  • 申请代码：F030116
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2007-01-01-2009-12-31
  • 项目负责人：段海滨
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：北京航空航天大学
  • 批准年度：2006
中文摘要：

以Markov链、离散鞅等随机过程理论作为研究工具，在对蚁群算法收敛性问题、停时问题、极值问题、稳健性问题及初始化参数选择问题理论分析的基础上，利用Alopex算法及云模型小生境理论对蚁群算法进行改进，以提高其收敛速度，避免陷入局部最优解；同时借鉴蚁群的多种社会行为，提出一种适用于复杂多变环境的普适性较强的蚁群动态融合模型；研究连续域内用蚁群算法求解带有多个约束条件的多参数连续优化问题的改进策略，并基于Memetic算法探讨蚁群算法与其它仿生优化算法融合机制；随后研究蚁群算法的并行性实现问题；最后将改进后的蚁群算法应用于解决无人作战飞机的多机协同任务分配问题和多机协同路径规划及实时重规划问题，从而为动态复杂环境下无人作战飞机的多机协同任务规划设计提供一个新的突破方向和一条切实可行的技术途径，同时也为用蚁群算法实时求解其它复杂动态组合优化问题提供有意义的探索。

中文主题词： 蚁群算法;收敛性;模型改进;无人作战飞机;任务规划
结论摘要：

英文主题词Ant colony algorithms; Convergence properties; Model improvement; UCAVs; Mission planning

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 39
  • 4
  • 2
  • 7
  • 1
期刊论文
基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台
基于并行蚁群优化的多 UCAV 任务分配仿真平台
基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划
基于微分进化的多 UAV 紧密编队滚动时域控制
空中 / 地面机器人异构协同技术研究：现状和展望
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基于仿生智能的无人作战飞机控制技术发展新思路
Template Matching Using Chaotic Imperialist Competitive Algorithm
基本蚁群算法的A.S.收敛性研究
协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法(英文)
基于启发式蚁群算法的协同多目标攻击空战决策研究
Novel intelligent water drops optimization approach to single UCAV smooth trajectory planning
Improved Quantum Evolutionary Computation Based on Particle Swarm Optimization and Two-Crossovers
Max-Min adaptive ant colony optimization approach to multi-UAVs coordinated trajectory re-planning i
Novel type of PXI bus-based airborne data transfer equipment test system
一种基于蚁群聚类的多模板图像边缘融合方法
基于 Voronoi 图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划
Design and realization of hybrid ACO-based PID and LuGre friction compensation controller for 3-DOF
Optimal Formation Reconfiguration Control of Multiple UCAVs Using Improved Particle Swarm Optimizati
Realization of nonlinear PID with feed-forward controller for 3-DOF flight simulator and hardware-in
蚁群算法硬件实现的研究进展
一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法
蚁群算法的研究现状及其展望
基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化
区域极点约束下不确定系统鲁棒非脆弱H_∞控制
本科生导生制探析与实践
基于计算机视觉的UAV自主空中加油半物理仿真
几种新型仿生优化算法的比较研究
无人机协同多目标攻击空战决策研究
基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划
Max-Min Adaptive Ant Colony Optimization Approach to Multi-UAVs Coordinated Trajectory Replanning in Dynamic and Uncertain Environments
Optimal Formation Reconfiguration Control of Multiple UCAVs Using Improved Particle Swarm Optimization
会议论文
Experimental study of the adjustable parameters in basic ant colony optimization algorithm
Hybrid ant colony optimization using memetic algorithm for Traveling Salesman Problem
UCAV Path Planning Based on Ant Colony Optimization and Satisfying Decision
DEACO: Hybrid Ant Colony Optimization with Differential Evolution
专利
一种利用蚁群算法辨识高精度伺服系统摩擦参数的方法
一种电液伺服飞行仿真器功能模拟装置
获奖
基于微分进化的多UAV紧密编队滚动时域控制
基于蚁群算法的多UCAV协同任务/路径规划及实时重规划
北京航空航天大学 校级优秀硕士学位论文指导教师
Hybrid Ant Colony Optimization and Differential Evolution Approach to UCAV Path Planning
Novel Intelligent Water Drops Optimization Approach to Single UCAV Trajectory Planning
基于蚁群算法的多UCAV协同任务/路径规划及实时重规划
蚁群优化理论、方法及其在高性能电动飞行仿真转台中的应用
著作
基于群智能的多无人机协同控制
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