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文檔簡介
1、本文以多區(qū)域海底地形勘察為例,針對面向多目標優(yōu)化的多AUVs群體協(xié)同任務分配問題進行了研究,提出一種基于多個蟻群的多目標優(yōu)化算法,并應用于任務分配的實際應用中,解決了多個AUV從不同地點出發(fā),對多個離散區(qū)域進行協(xié)同探測的任務分配問題,為多AUV群體協(xié)調(diào)技術(shù)提供了一種有效手段。
首先,本文建立了一個集中式的多AUV系統(tǒng),一個AUV作為中央控制單元,進行整體的任務規(guī)劃;其它的AUV能夠獨立作業(yè),且與中央控制單元進行指令和數(shù)據(jù)的
2、傳遞。
其次,基于傳統(tǒng)蟻群算法,本文提出一種面向多目標優(yōu)化算法--多蟻群系統(tǒng)優(yōu)化算法。1)建立多個蟻群,且蟻群的個數(shù)與優(yōu)化指標的個數(shù)相同;2)為每個蟻群分配一個優(yōu)化指標,且固定不變。在每次迭代循環(huán)中,每個蟻群按照單目標蟻群優(yōu)化的方式分別對分配給它的優(yōu)化指標進行優(yōu)化,并產(chǎn)生合適的解,再通過各個蟻群之間的相互作用,對受支配解進行相應的懲罰措施,并將非支配解存儲在非支配解集中。
再次,將多蟻群優(yōu)化算法應用于多AUV
3、群體協(xié)同任務分配問題的求解時,需要對解的創(chuàng)建過程進行設計,以蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為基礎(chǔ),本文提出通過多個AUV競爭的機制,來形成一個完整解。另外,多目標蟻群優(yōu)化算法得出的是一個非支配解集,而對于具體的任務分配問題,最后確定的應該是一個任務分配方案,所以,本文提出了一種偏差的概念,通過設定的權(quán)系數(shù)可以求得各非支配解與理想解之間的偏差,并根據(jù)偏差大小,在非支配解集中,選出一個解作為最后的任務分配方案。對于同構(gòu)系統(tǒng)任務分配,考慮AUV能源限
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