發(fā)布時(shí)間：2021-12-02 14:31

　　在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,無人機(jī)由于其作戰(zhàn)時(shí)間長、可靠性高等優(yōu)點(diǎn),在戰(zhàn)場偵察中發(fā)揮著越來越重要的作用。而單無人機(jī)由于多種限制往往難以實(shí)現(xiàn)對所有目標(biāo)進(jìn)行偵察,因此,通常采用多無人機(jī)進(jìn)行協(xié)同偵察。在軍事領(lǐng)域,規(guī)劃器是驗(yàn)證軍事規(guī)劃方案的重要工具,無人機(jī)偵察目標(biāo)前通常采用規(guī)劃器進(jìn)行模擬驗(yàn)證,而如何設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)合理的多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃器是當(dāng)前急需解決的問題。本文首先對多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃問題進(jìn)行描述,然后對遺傳算法、蟻群算法以及蝙蝠算法進(jìn)行了深入分析。通過對傳統(tǒng)蝙蝠算法增加慣性權(quán)重以進(jìn)行改進(jìn),同時(shí)對解的形式采用2N維編碼方式來表示。分別對遺傳算法、蟻群算法和蝙蝠算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較分析,證明了改進(jìn)后的蝙蝠算法在求解多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃問題上的優(yōu)越性,為多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃器提供了合理的任務(wù)規(guī)劃技術(shù)。考慮到多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃是一種初始的理想規(guī)劃,模擬實(shí)體不具備智能性,本文利用Agent技術(shù),采用混合型Agent模型結(jié)構(gòu),對多無人機(jī)協(xié)同偵察模擬實(shí)體進(jìn)行模擬實(shí)體建立,并對模擬實(shí)體增加規(guī)則描述和處理,使其具有智能性。同時(shí),為保證計(jì)算機(jī)對規(guī)則的讀取,利用XML對規(guī)則進(jìn)行存儲,并... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究內(nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃技術(shù)研究
    2.1 多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃問題介紹
        2.1.1 多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃問題背景
        2.1.2 多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃問題約束條件
        2.1.3 多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃問題描述
    2.2 遺傳算法求解多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃技術(shù)
        2.2.1 遺傳算法介紹
        2.2.2 染色體編碼方式
        2.2.3 初始解的生成
        2.2.4 適應(yīng)度值的計(jì)算
        2.2.5 交叉變換
        2.2.6 變異操作
        2.2.7 遺傳算法求解多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃技術(shù)流程
    2.3 蟻群算法求解多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃技術(shù)
        2.3.1 蟻群算法介紹
        2.3.2 初始解的生成
        2.3.3 蟻群算法局部搜索的實(shí)現(xiàn)
        2.3.4 蟻群算法求解多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃技術(shù)流程
    2.4 蝙蝠算法求解多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃技術(shù)
        2.4.1 蝙蝠算法介紹
        2.4.2 初始解的生成
        2.4.3 編碼方式設(shè)計(jì)創(chuàng)新
        2.4.4 目標(biāo)函數(shù)
        2.4.5 傳統(tǒng)蝙蝠算法改進(jìn)創(chuàng)新
        2.4.6 蝙蝠算法求解多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃技術(shù)流程
    2.5 規(guī)劃技術(shù)對比研究
        2.5.1 模擬場景描述
        2.5.2 算法參數(shù)對性能的影響比較
        2.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較
    2.6 本章小結(jié)
第三章 多無人機(jī)協(xié)同偵察模擬實(shí)體與規(guī)則設(shè)計(jì)
    3.1 Agent基本概念與技術(shù)
        3.1.1 Agent的概念
        3.1.2 基于Agent的聯(lián)邦成員設(shè)計(jì)
        3.1.3 基于Agent的模擬實(shí)體結(jié)構(gòu)
    3.2 Agent模擬實(shí)體構(gòu)建
    3.3 多無人機(jī)協(xié)同偵察模擬實(shí)體構(gòu)建
        3.3.1 UML簡介
        3.3.2 基于Agent的多無人機(jī)協(xié)同偵察UML模擬實(shí)體構(gòu)建步驟
        3.3.3 多無人機(jī)協(xié)同偵察Agent模擬實(shí)體結(jié)構(gòu)
        3.3.4 多無人機(jī)協(xié)同偵察Agent模擬實(shí)體程序設(shè)計(jì)
    3.4 多無人機(jī)協(xié)同偵察規(guī)則設(shè)計(jì)
        3.4.1 描述語言XML簡介
        3.4.2 多無人機(jī)協(xié)同偵察知識模型的實(shí)現(xiàn)
        3.4.3 多無人機(jī)協(xié)同偵察規(guī)則設(shè)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃器實(shí)現(xiàn)
    4.1 任務(wù)規(guī)劃器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.1.1 單機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        4.1.2 單節(jié)點(diǎn)B/S系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        4.1.3 改進(jìn)的B/S結(jié)構(gòu)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    4.2 基于改進(jìn)B/S結(jié)構(gòu)的任務(wù)規(guī)劃器設(shè)計(jì)
        4.2.1 多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃器結(jié)構(gòu)
        4.2.2 任務(wù)規(guī)劃器設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
    4.3 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)與模擬驗(yàn)證
        4.3.1 任務(wù)規(guī)劃器功能描述
        4.3.2 模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.3.3 模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法的無人機(jī)多目標(biāo)協(xié)作優(yōu)化[J]. 鄭安波,劉潤濤,曾立科.  飛機(jī)設(shè)計(jì). 2018(02)
[2]察打一體無人機(jī)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 張建華,趙晨皓,呂誠中.  飛航導(dǎo)彈. 2018(02)
[3]美國陸軍無人機(jī)配備與發(fā)展研究[J]. 申彪,施水娟,董應(yīng)超.  飛航導(dǎo)彈. 2018(01)
[4]無人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)[J]. 劉慧霞,馬麗娜,李大健,田雪濤,席慶彪.  火力與指揮控制. 2017(12)
[5]遺傳算法理論研究及其應(yīng)用[J]. 范爽.  科技與創(chuàng)新. 2017(23)
[6]基于改進(jìn)人工蜂群算法的多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃[J]. 劉廣瑞,王慶海,姚冬艷.  鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(03)
[7]基于改進(jìn)遺傳算法的應(yīng)用研究[J]. 郭來軍.  無線互聯(lián)科技. 2017(18)
[8]異構(gòu)型多UAV協(xié)同偵察最優(yōu)化任務(wù)決策研究[J]. 張耀中,謝松巖,張蕾,張建東.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[9]基于MMTSP算法的多無人機(jī)協(xié)同偵察路徑優(yōu)化[J]. 方海洋,楊廷鴻,宗福興,汪益川.  后勤工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(03)
[10]無人機(jī)發(fā)展綜述[J]. 張?jiān)菩?曾慶達(dá),張煒.  河南科技. 2017(09)

博士論文
[1]Agent建模理論在信息化聯(lián)合作戰(zhàn)仿真中的應(yīng)用研究[D]. 楊建池.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007
[2]多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)規(guī)劃問題建模與優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 田菁.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007

碩士論文
[1]不確定環(huán)境下無人機(jī)航跡動態(tài)規(guī)劃及仿真研究[D]. 王緒芝.南京航空航天大學(xué) 2013



本文編號：3528631