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[期刊论文] 马华伟 朱益民 胡笑旋
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:无人机舰机协同任务规划技术是指充分利用无人机与舰艇的优势互补,协同进行作战任务规划的新技术,它是无人机任务规划问题的研究新热点,对于提升海军海上作战能力具有重要意义.针对该问题提出了相应的数学模型,并利用自适应的粒子群算法(self-adaptive particle swarm optimization,APSO)进行了求解,该算法能够自适应调整粒子群的惯性权重,更好的防止粒子群陷入局部最优.实验表明,在给定的实验样本中APSO相对于标准粒子群算法和带有压缩因子的粒子群算法能更有效的求解.
[硕士论文] 朱益民
管理科学与工程 合肥工业大学 2016(学位年度)
摘要:无人机在现代战争中的应用越来越广泛也越来越重要,随着未来战场环境的复杂多变,单一依靠无人机作战往往不能满足未来战争的需求。2013年以来,美军实现了无人舰载机技术的飞跃,使得无人机与舰艇之间的舰机协同作战成为可能。由于目前针对舰机协同问题的研究多以类似协同反潜等作战战术为主,而多无人机与舰艇的协同任务分配是舰机协同作战的关键问题之一,本文对舰机协同任务分配问题展开了研究。
  本文研究分析了舰机协同任务分配问题,提出了该问题的数学模型并进行了算法求解。首先,本文对舰机协同任务分配问题进行作战想定,并以对相关问题的研究为基础提出了本问题的模型。接着,考虑到问题的非多项式可解性,给出了改进的粒子群求解算法。由于传统的粒子群算法仅用于解决连续优化问题且容易陷入局部最优,本文重新设计了粒子的编码方式并调整了算法的迭代步骤使得粒子群算法可被运用于本问题的求解当中,同时,设计了参数自适应的调整规则,通过对粒子群当前状态的判断动态调整惯性权重值,能有效防止算法过早收敛。最后,生成了测试数据集,并进行了算法求解实验及结果分析。参照车辆路径优化问题的Solomon标准测试集的生成思想,生成了舰机协同任务分配问题的测试数据集,在此数据集上通过将本文自适应算法与标准的粒子群算法和带压缩因子粒子群算法进行求解对比,对比实验表明本文算法是可行的且有效的。
  本文的研究成果能够快速有效的解决单舰多机协同任务分配问题,有效的舰机协同任务分配方案能提高舰队的任务执行效率,对舰机协同作战能力的提升意义重大。
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