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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡預測 ? ? ? 雷達通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

隨著無人機技術的快速發(fā)展，無人機在軍事、民用以及商業(yè)領域的應用越來越廣泛。在軍事領域，無人機群體的任務分配和路徑規(guī)劃是一個重要的問題。在威脅環(huán)境下，無人機群體需要快速而有效地搜索和探測多個目標，以確保任務的成功完成。因此，如何實現(xiàn)無人機群體的多目標路徑優(yōu)化搜索探測成為一個具有挑戰(zhàn)性的問題。

在過去的幾十年里，許多算法和方法已經(jīng)被提出來解決無人機群體任務分配和路徑規(guī)劃的問題。其中，頭腦風暴算法是一種被廣泛應用的方法，它模擬了人類的頭腦風暴過程，通過搜索和評估大量的解決方案來找到最優(yōu)的路徑。

頭腦風暴算法的基本思想是通過不斷產生和改進解決方案來尋找最優(yōu)解。算法開始時，隨機生成一組初始解，并通過一系列的迭代操作來改進這些解。在每次迭代中，算法通過評估每個解決方案的適應度來選擇最優(yōu)解，并使用一些特定的操作（如交叉和變異）來生成新的解決方案。這個過程一直持續(xù)到達到預定的停止條件為止。

在無人機群體任務分配和路徑規(guī)劃中，頭腦風暴算法可以應用于多個方面。首先，它可以用于確定無人機的任務分配，即將每個無人機分配到特定的目標上。這可以通過將每個無人機的位置和目標的位置作為問題的輸入，并使用頭腦風暴算法來找到最優(yōu)的分配方案。其次，頭腦風暴算法可以用于優(yōu)化無人機的路徑，即找到使得無人機群體能夠在最短時間內到達所有目標的最優(yōu)路徑。這可以通過將無人機的位置、目標的位置以及環(huán)境的威脅信息作為問題的輸入，并使用頭腦風暴算法來找到最優(yōu)的路徑方案。

在實際應用中，頭腦風暴算法已經(jīng)取得了一些令人鼓舞的成果。例如，在一些仿真實驗中，研究人員使用頭腦風暴算法成功地解決了無人機群體任務分配和路徑規(guī)劃的問題。他們發(fā)現(xiàn)，通過使用頭腦風暴算法，無人機群體能夠更快速地找到最優(yōu)的任務分配和路徑規(guī)劃方案，從而提高了任務的成功率和效率。

然而，頭腦風暴算法也存在一些挑戰(zhàn)和限制。首先，算法的性能高度依賴于初始解的質量。如果初始解的質量較差，算法可能會陷入局部最優(yōu)解而無法找到全局最優(yōu)解。其次，算法的計算復雜度較高，特別是在問題規(guī)模較大時。因此，在實際應用中，如何選擇合適的初始解以及如何提高算法的計算效率是需要進一步研究的問題。

總之，基于頭腦風暴算法的無人機群體任務分配和路徑規(guī)劃是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。通過模擬人類的頭腦風暴過程，頭腦風暴算法可以幫助無人機群體快速而有效地搜索和探測多個目標。然而，算法的性能和計算效率仍然需要進一步的改進和研究。相信隨著技術的不斷發(fā)展，無人機群體任務分配和路徑規(guī)劃的問題將得到更好的解決，從而進一步推動無人機技術的發(fā)展和應用。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結果

?? 參考文獻

[1]高朝暉,周謙,高怡,等.基于改進全局最優(yōu)頭腦風暴算法的多無人機任務分配方法:CN202111298361.5[P].CN202111298361.5[2023-10-09].

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合