免费论文摘要：鉴于开辟式集体智能的多UAV/UGV 异构共同遏制本领接洽

无人驾驶飞机(Uninhabited Aerial Vehicle, UAV)、无人车(Uninhabited Ground Vehicle, UGV)正向着自决化、智能化、功效百般化的目标兴盛，UAV与UGV共同实行搀杂工作将变成必定趋向，多UAV共同遏制、多UGV共同遏制及多UAV与UGV异构共同遏制是其接洽的中心实质和要害本领之一。开辟式集体智能在处置搀杂优化题目上有着自构造、共同性与动静性等上风，正文将蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和微粒群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)运用于多UAV共同遏制、多UGV共同遏制及多UAV与UGV异构共同遏制的接洽。 开始，以多UAV与UGV异构集群体例的特性为普通，安排了异构集群体例的分层框架，并贯串开辟式集体智能的智能展示动作，安排了鉴于开辟式智能体(Agent)的多UAV与UGV异构体例体制构造，同声给出了UAV观察Agent和UGV报复Agent的里面体制构造。 其次，运用Voronoi图对航线筹备情况举行建立模型，结构了多UAV航线价格的数学模子，运用ACO与GA辨别筹备多UAV共同航线，并将GA用来航线重筹备，对筹备的航线举行光滑，获得合意的多UAV共同航线；对准UAV非线性疏通方程，创造了多UAV编队的数学模子，提出了鉴于朦胧-PSO(CPSO)的双模非线性震动时域遏制(NRHC)编队遏制本领，给出了灵验的避撞战略，经过重复在线优化，实行了多UAV编队与重构。 再次，安排了以PSO与人为势场法相贯串的本领，为多UGV举行路途筹备与重筹备，使UGV灵验避开已知静态恫吓和爆发动静恫吓，成功加入目的地区；对准多UGV聚集疏通的特性，运用人为势场与速率融合获得UGV遏制输出，实行了多UGV从无序初始状况产生聚集疏通。 进一步，领会了多UAV与UGV异构共同疏通的特性及牵制前提，安排了鉴于RHC与PSO的搀和遏制本领，动作多UGV子群共同遏制本领，创造了由位能价格、普遍性价格和伴随价格构成的优化目的因变量，使得多UGV子群较好的伴随假造导航者举行目标安排，并给出了鉴于避撞速率向量和盯梢回旋速率向量的速率向量训令组遏制多UAV子群，使其一直回旋在多UGV上空监督范围情况，使多UAV与UGV异构体例满意了共同疏通的多种牵制前提。 而后，商量了搜集通讯中的时延题目，为多UAV与UGV异构体例安排了有理的积累战略，经过创造数据缓冲区灵验处置了搜集时延和时序紊乱的题目，贬低搜集时延给异构体例形成的感化，保护了搜集情况下多UAV与UGV异构体例举行共同疏通。 结果，在商量UAV/UGV速率、报复和防止三上面的本能基础下，结构了拉拢上风因变量，运用分割PSO(DPSO)实行多UAV与UGV异构拉拢的完全本能最优；在多UAV与UGV异构共同追捕逃窜题目中，安排了鉴于博弈论的追捕战略，将追捕的UAV与UGV异构体例、逃窜的挪动目的视为2个局经纪，拟订相映的战略集，经过PSO算法求解纳什平衡，获得最优追捕战略，实行多UAV与UGV共同对挪动目的的追捕。 仿真试验截止表白，开辟式集体智能算法实用于多UAV共同遏制、多UGV共同遏制及多UAV与UGV异构共同遏制，为接洽UAV/UGV供给了别致思绪和接洽本领。

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