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为解决不确定性条件下的智能体群组协同任务规划问题,从提高任务分配方案鲁棒性的角度出发,建立了以最小化任务完成时间和最大化任务完成质量为目标的区间规划模型,提出了可直接求解模型的区间型非支配排序算法。算法定义了区间目标函数间的占优支配关系,在编码空间通过组合使用随机遗传算子和启发式算子引导种群进化,在解码空间采用循环拥挤距离排序淘汰染色体保持种群规模。实验结果表明,所提出的方法可行有效,在不确定性条件下能得到鲁棒优质的任务分配方案。 相似文献
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空中制导-攻击匹配(GAM)旨在确定武器单元、制导单元以及目标三者之间的最优匹配关系,以使多作战智能体任务联盟整体作战效能最大。分析了基于混合通信方式的多作战智能体制导-攻击匹配过程,建立制导攻击匹配约束优化问题模型,设计了一种禁忌策略的嵌套遗传算法(TS-NGA)对模型进行求解,算法的外层循环寻求武器单元和制导单元的最优配对,内层循环寻求武器单元和目标的最优配对。针对GAM问题特点,制定了编码与解码策略、交叉、变异规则以及选择、禁忌策略。仿真实验结果表明所设计求解算法能较好地解决三维变量的GAM问题模型。 相似文献
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传感器网络节点定位精度的几何稀释分析 总被引:1,自引:1,他引:0
通过分析时间到达(Time of Arrival,TOA)算法的定位原理,利用定位精度的几何稀释(Geometrical Dilution ofPrecision,GDOP),描述定位误差与锚节点群几何布局关系,并给出基于测距的算法中GDOP的计算方法。采用蒙特卡罗仿真方法,仿真次数100,设定锚节点的测距误差相同,取锚节点数为3、5,对基于锚节点群内点、外点的未知节点定位误差的归一化GDOP值和GDOP均值求解,结合质心算法原理,验证了自身节点定位精度与确定该节点位置的锚节点的几何关系密切相关,得到锚节点群内点定位精度高的结论。 相似文献
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