胡永新
- 作品数：3 被引量：40H指数：2
- 供职机构：沈阳航空航天大学自动化学院更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术兵器科学与技术更多>>
- 基于不确定信息的无人机攻防博弈策略研究被引量：32
- 2012年
- 通过分析实际战场中目标价值和毁伤概率信息的不确定性,提出了不确定信息条件下需要解决的无人机(UAV)攻防博弈问题。以敌我双方发射导弹的价值信息为依据,建立基于不确定信息的多UAV攻防对抗的支付函数,构建攻防双方博弈支付矩阵。将粒子群算法和区间数多属性方案排序方法相结合,给出基于不确定信息下博弈纳什均衡求解方法,为不确定环境下UAV攻防博弈实现最优策略提供了新方法。最后,进行了仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。
- 陈侠刘敏胡永新
- 关键词：运筹学无人机纳什均衡不确定信息
- 面向多无人机任务分配的二维编码粒子群算法被引量：7
- 2013年
- 任务分配问题一直是多UCAV任务规划系统的重要研究课题。粒子群优化算法具有结构简单和寻优能力较强等特点,它是目前解决无人机任务规划问题比较常用的算法。在应用该算法来解决此问题时,采用一维的向量形式的编码方式的粒子群算法较为常见,采用二维的矩阵形式的编码方式较为少见,而后者能更直接且更容易符合问题的要求,采用了二维的编码方式,将粒子表示为矩阵形式,并根据粒子群算法思想,设计了对应的矩阵元素操作作为其信息交流方式,进而提出了一种新的离散粒子群优化算法。并通过仿真验证所提出的算法应用于无人机的任务规划问题是可行的和有效的。
- 陈侠胡永新徐光延
- 关键词：UCAV粒子群优化算法
- 不确定环境下基于PSO算法的多无人机任务分配方法被引量：1
- 2013年
- 实战环境下,无人机所获得的信息通常具有不确定性,针对不确定环境下的多无人机任务分配问题,提出了一种决策方法。分析无人机任务规划中各指标的不确定性,采用主观赋值和客观赋值相结合的方法,确定指标的综合权重,将离散粒子群优化算法和区间数排序方法相结合,给出区间形式不确定信息的无人机任务分配方法。仿真实验结果表明了该方法的可行性和有效性。该决策方法不仅能解决确定信息情况下的无人机任务分配问题,而且能解决区间数不确定信息情况下的无人机任务分配问题。
- 陈侠胡永新
- 关键词：UCAV粒子群优化算法
