基于改进鸽群优化算法的多无人机目标搜索

在三维未知环境中无人机目标搜索是一项非常具有挑战性和现实性意义的任务。鸽群优化算法相比于其他智能算法收敛速度快,搜索效率高,适用于目标优化任务,因此提出一种基于鸽群优化算法的多无人机目标搜索方法,无人机通过搜索目标留下的信息素搜寻目标。针对鸽群优化算法容易陷入局部最优的问题,利用基于差分进化策略对鸽群优化算法进行改进。仿真实验验证了提出的基于改进鸽群优化算法的多无人机目标搜索方法的合理性和有效性。     

基于改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕

无人机围捕是一项具有挑战性和现实意义的任务,为使无人机可以成功有效地围捕移动目标,提出一种基于动态预测围捕点和改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕算法。在环境未知,目标运动轨迹未知的情况下,首先利用多项式拟合预测目标运动轨迹,通过动态预测步数得到预测点,在其周围设置围捕点,然后使用双向协商法为无人机合理分配各个目标点。针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优的缺点,提出基于自适应权重和改变螺旋线位置更新的方法,从而提升算法的开发能力和搜索能力。最终在不同实验环境下进行多次实验仿真,实验结果表明了所提出算法的有效性。