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于亚翔

作品数：1 被引量：4H指数：1
供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
发文基金：中国航空科学基金北京市科技新星计划国家自然科学基金更多>>
相关领域：航空宇航科学技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇航空宇航科学...

主题

  • 1篇信息素
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇作战飞机
  • 1篇无人作战
  • 1篇无人作战飞机
  • 1篇航路规划
  • 1篇飞机
  • 1篇MAX-MI...

机构

  • 1篇北京航空航天...

作者

  • 1篇段海滨
  • 1篇刘森琪
  • 1篇马冠军
  • 1篇于亚翔

传媒

  • 1篇航空学报

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划被引量：4
2008年
为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点。在对基本ACO算法采用精灵策略保留每次迭代最优解的基础上,提出了一种适用于航路规划的MAX-MIN自适应ACO算法,并给出了改进后ACO算法的实现流程,最后采用改进前后的ACO算法对某UCAV的任务态势分别做了仿真实验。实验结果表明改进后的ACO算法可更加有效地应用于UCAV航路规划。
马冠军段海滨刘森琪于亚翔
关键词：自适应蚁群优化无人作战飞机航路规划信息素
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