典型文献
多子群社会群体优化算法的无人机航迹规划
文献摘要：
为了规划出一条航程短且安全性高的航迹,提出了多子群社会群体优化算法的航迹规划方法.建立了威胁模型和航迹规划模型,将航迹规划问题转化为带约束优化问题;在社会群体算法基础上,将个体分为多个子群,通过制定多渠道信息获取方法和多样式学习方式,改进了算法的提高阶段和获得阶段;通过子群重组实现了子群间信息交流,达到提高算法种群多样性的目的.使用基本测试函数对算法性能进行测试可以看出,多子群算法提高了算法的种群多样性和寻优能力.同时使用多子群算法和传统社会群体算法对无人机航迹进行规划,多子群算法规划航迹的目标函数比传统算法减少了 6.65％,说明多子群算法规划的航迹在航程和安全性综合评价上优于传统算法.
文献关键词：
无人机航迹;社会群体算法;多子群;多样式学习
中图分类号：
作者姓名：
项峻松
作者机构：
浙江交通职业技术学院,浙江杭州 311112
文献出处：
引用格式：
[1]项峻松-.多子群社会群体优化算法的无人机航迹规划)[J].机械设计与制造,2022(05):37-41
A类：
社会群体优化算法,社会群体算法,多样式学习
B类：
多子群,无人机航迹规划,划出,航程,规划方法,规划模型,规划问题,问题转化,约束优化问题,多渠道,信息获取,获取方法,学习方式,高阶段,信息交流,种群多样性,测试函数,算法性能,寻优能力,传统社会,传统算法
AB值：
0.182196
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