北京航空航天大学段海滨等 | 基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制

内容介绍

中文摘要：

提出多目标社会学习鸽群优化（MSLPIO）方法，将其应用于无人机编队避障控制。该算法特点在于，每只鸽子在更新过程中并非向全局最优的鸽子学习，而是学习比自己占优的任何鸽子。在地图指南针算子和地标算子中引入社会学习因子。此外，为避免参数设置的盲目性，采用维数相关的参数设置方法。本文模拟了5架飞机在复杂障碍环境下的飞行过程，实验结果验证了该方法的有效性。与改进的多目标鸽群优化算法和改进的非占优排序遗传算法相比，MSLPIO具有更好的收敛性。

关键词：

无人机；避障；鸽群优化；多目标社会学习鸽群优化
作者：
阮婉莹¹，段海滨^1,2

单位：

¹北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，虚拟现实技术与系统国家重点实验室，中国北京市，100083
²鹏城实验室，中国深圳市，518000

本文引用格式：

Wan-ying Ruan, Hai-bin Duan. Multi-UAV obstacle avoidance control via multi-objective social learning pigeon-inspired optimization[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2020, 21(5): 740-748. https://doi.org/10.1631/FITEE.2000066

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering（简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子1.033。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城，实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。

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