【摘 要】
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为了解决多无人机协同低空突防航迹规划问题,提出了一种改进多智能体协同进化算法(IMACEA)。该算法通过结合智能体对环境的感知、反应能力,多智能体系统之间的信息分享能力和
【机 构】
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北京理工大学自动化学院; 北京理工大学复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(6092501 1);省部级一般基金(9140A06040510BQ0121)
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为了解决多无人机协同低空突防航迹规划问题,提出了一种改进多智能体协同进化算法(IMACEA)。该算法通过结合智能体对环境的感知、反应能力,多智能体系统之间的信息分享能力和遗传算法的启发式搜索能力,在多智能体遗传算法(MAGA)的基础上引入了协同进化机制,以快速找到多目标优化问题的最优解。同时,采用了将绝对坐标和相对极坐标相结合的编码方式以减少搜索空间、加快收敛速度,并设计了适应多无人机航迹规划问题的多智能体协同进化算子,最后将该算法用于多无人机离线和在线航迹规划,仿真结果验证了该算法的有效性。
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