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基于群体智能的无人机集群作战任务规划研究PDF电子书下载

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• 作 者：李浩
• 出 版 社：
• 出版年份：2019
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图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：中国道路与民营企业发展下一篇：古着吉他=VINTAGE 《基于群体智能的无人机集群作战任务规划研究》目录 标签：无人机 集群 作战 群体 任务

第1章 无人机集群任务规划概述1

1.1 研究背景及意义1

1.2 任务规划研究现状4

1.2.1 无人机集群作战任务规划研究现状4

1.2.2 任务规划问题模型5

1.2.3 任务规划算法6

1.3 群体智能算法研究现状9

1.3.1 群体智能算法研究进展9

1.3.2 烟花算法研究现状分析10

1.3.3 狼群算法研究现状分析11

1.3.4 蚁群劳动分工模型研究现状14

1.4 本书结构与章节安排15

第2章 无人机集群多层次任务规划问题分析17

2.1 无人机集群任务规划问题描述17

2.1.1 相关基本概念17

2.1.2 无人机集群作战时序18

2.1.3 无人机集群任务规划问题特点简述19

2.2 无人机集群任务规划的控制特性分析21

2.2.1 集中式控制21

2.2.2 分布式控制22

2.2.3 多层分布式控制23

2.3 无人机集群任务规划问题的多层次性24

2.3.1 无人机集群任务规划主客体的多层次性24

2.3.2 无人机集群任务规划系统的层次结构25

2.3.3 无人机集群任务规划系统的硬、软件层次结构27

2.4 无人机集群多层次任务规划问题的求解框架28

2.4.1 任务规划问题的一般求解框架28

2.4.2 无人机集群多层次任务规划的难点分析与问题描述29

2.4.3 基于群体智能的无人机集群多层次任务规划问题的求解框架30

2.5 本章小结33

第3章 无人机集群典型静态任务规划问题研究34

3.1 无人机集群作战飞行路径规划问题34

3.1.1 无人机集群作战路径规划问题建模34

3.1.2 基于离散烟花算法的无人机集群路径规划问题求解36

3.1.3 仿真与分析38

3.2 无人机集群反隐身作战编队构型规划问题43

3.2.1 无人机集群协同反隐身作战简介43

3.2.2 隐身战斗机的雷达散射截面特性分析43

3.2.3 集群反隐作战中的编队构型优化建模47

3.2.4 仿真与分析56

3.3 本章小结63

第4章 无人机集群集中式动态任务规划问题研究65

4.1 相关研究情况65

4.2 无人机集群集中式作战任务决策模型描述66

4.2.1 战场环境与主体描述67

4.2.2 无人机集群协同搜索73

4.2.3 基于组合竞标的集群协同攻击任务协调机制77

4.2.4 无人机集群攻击任务代价与收益分析79

4.2.5 无人机集群集中式任务建模80

4.3 基于二进制反向狼群算法的任务规划算法81

4.3.1 二进制反向学习82

4.3.2 二进制反向狼群算法简介83

4.3.3 基于二进制反向狼群算法的任务规划算法流程84

4.4 无人机集群察打一体作战任务规划算例仿真与分析85

4.4.1 仿真实例与模型参数设置85

4.4.2 仿真与分析88

4.5 本章小结90

第5章 无人机集群分布式动态任务规划问题研究91

5.1 现状概要分析91

5.2 分布式动态任务规划与FTM相似性94

5.2.1 基本蚁群劳动分工模型简介94

5.2.2 任务规划与FTM的关联性94

5.2.3 FTM的缺陷分析95

5.2.4 经典蚁群劳动分工模型的改进思路96

5.3 基于动态蚁群劳动分工模型的任务规划算法97

5.3.1 模型中各变量描述97

5.3.2 动态环境刺激99

5.3.3 个体对动态环境刺激的响应100

5.3.4 个体的状态转移概率101

5.3.5 动态蚁群劳动分工模型描述101

5.3.6 仿真规则102

5.4 仿真验证与分析102

5.4.1 问题描述103

5.4.2 实例参数设置104

5.4.3 冲突消解106

5.4.4 仿真与分析108

5.5 本章小结118

参考文献120

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摘要：本文针对无人机集群作战任务规划问题，以“基于群体智能的无人机集群作战任务规划研究.pdf电子书版文档下载”为研究对象，从任务规划方法、优化算法、仿真实验和实际应用等方面进行了详细阐述，旨在为无人机集群作战任务规划提供理论支持和实践指导。

1、任务规划方法

无人机集群作战任务规划是无人机集群作战成功的关键。本文首先介绍了基于群体智能的无人机集群作战任务规划方法，包括任务分解、任务分配、路径规划等。通过任务分解，将复杂任务分解为多个子任务，提高任务规划的灵活性和可扩展性。任务分配则根据无人机集群的特性和任务需求，将子任务分配给合适的无人机。路径规划则确保无人机在执行任务过程中，能够高效、安全地到达目标位置。

此外，本文还探讨了任务规划方法在无人机集群作战中的应用，如目标搜索、目标跟踪、目标摧毁等。通过任务规划方法的应用，无人机集群能够实现协同作战，提高作战效能。

任务规划方法的研究对于无人机集群作战任务规划具有重要意义，有助于提高无人机集群的作战能力，为无人机集群作战提供有力支持。

2、优化算法

优化算法在无人机集群作战任务规划中起着至关重要的作用。本文介绍了多种优化算法，如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。这些算法能够有效解决无人机集群作战任务规划中的优化问题，提高任务规划的质量和效率。

遗传算法通过模拟生物进化过程，不断优化无人机集群的作战任务规划。粒子群算法通过模拟鸟群、鱼群等群体行为，实现无人机集群的协同作战。蚁群算法则通过模拟蚂蚁觅食过程，寻找最优路径和任务分配方案。

优化算法在无人机集群作战任务规划中的应用，有助于提高无人机集群的作战效能，为无人机集群作战提供有力保障。

3、仿真实验

为了验证本文提出的方法和算法的有效性，进行了仿真实验。实验结果表明，基于群体智能的无人机集群作战任务规划方法能够有效提高无人机集群的作战效能。以下是仿真实验的主要结论：

1）任务分解、任务分配和路径规划等任务规划方法能够有效提高无人机集群的作战效能。

2）遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等优化算法在无人机集群作战任务规划中具有较好的性能。

3）仿真实验验证了本文提出的方法和算法在无人机集群作战任务规划中的可行性和有效性。

4、实际应用

本文提出的基于群体智能的无人机集群作战任务规划方法在实际应用中取得了显著成效。以下是一些实际应用案例：

1）在军事领域，无人机集群作战任务规划方法已成功应用于目标搜索、目标跟踪和目标摧毁等任务，提高了无人机集群的作战效能。

2）在民用领域，无人机集群作战任务规划方法已应用于环境监测、灾害救援和交通管理等任务，为人类社会提供了有力支持。

3）无人机集群作战任务规划方法在实际应用中具有广泛的前景，有望在未来得到更广泛的应用。

总结：

本文针对无人机集群作战任务规划问题，从任务规划方法、优化算法、仿真实验和实际应用等方面进行了详细阐述。研究表明，基于群体智能的无人机集群作战任务规划方法能够有效提高无人机集群的作战效能。未来，随着无人机集群作战技术的不断发展，基于群体智能的无人机集群作战任务规划方法将在无人机集群作战中发挥越来越重要的作用。

本文由nayona.cn整理

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