基于改进QGA的有无人机编队多任务联盟生成.pptx
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基于改进QGA的有无人机编队多任务联盟生成标题:基于改进QGA的无人机编队多任务联盟生成摘要:无人机编队多任务联盟生成是无人机编队系统中的重要问题,它涉及到无人机的任务分配、资源管理和联盟协作等关键任务。本论文在传统QGA(QuantumGeneticAlgorithm)基础上进行改进,提出了一种基于改进QGA的无人机编队多任务联盟生成方法。首先,通过引入量子旋转门和量子交叉算子,优化传统QGA的操作,提高搜索效率和全局收敛性。其次,结合无人机编队特点,设计适应性任务分配策略和资源管理策略,优化任务分配和
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基于改进DPSO算法的多任务并行联盟生成研究的中期报告1.研究背景多任务并行联盟生成算法是一种求解复杂联盟问题的方法,具有很高的应用价值。传统的并行联盟生成算法存在解的质量不高、收敛速度慢等问题,因此需要进行优化。2.研究目的本研究旨在改进DPSO算法,提高其解的质量和收敛速度,并将其应用于多任务并行联盟生成问题中。3.研究内容(1)研究DPSO算法的基本原理及优化思想。(2)分析现有的多任务并行联盟生成算法的优缺点。(3)对DPSO算法进行改进,提高其求解能力和收敛速度。(4)将改进后的DPSO算法应用
基于改进人工蜂群算法的无人机编队拓扑生成优化方法.pdf
本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的无人机编队多目标信息交互拓扑优化方法,依据无人机菱形编队中多目标规划建立链长、平均网络延迟和平均剩余能量;然后设定各个目标的隶属函数,并将隶属函数转化为统一的偏差值;采用深度邻域搜索算子DSF修正依据人工蜂群算法构建的无人机编队,得到能够更加高效的寻求偏差最小的无人机编队生成信息交互拓扑。本发明能够满足不同无人机编队信息交互拓扑生成的要求,在节省无人机能量的同时,降低无人机编队的通信延迟,并且使编队的能量分布更加均匀。对无人机编队快速生成信息交互拓扑具有重要意义。