10.3969/j.issn.1000-386x.2022.04.007
基于DEPSO算法的多无人机绕检机队规模优化方法
为提高民航客机航前航后绕检效率、减少人工成本,研究无人机绕检时多机协作的机队规模优化算法.从多机协作的航迹规划出发,构建客机外观绕检模型,并采用栅格法对绕检作业空间进行离散化;建立航迹规划的约束条件,设计航迹规划代价函数;采用基于差分进化粒子群算法(DEPSO)对机队规模优化,引入差分进化更新粒子群,通过自适应方法调整粒子的惯性权重.仿真结果表明,所研究的方法可获得代价函数指标下的最佳机队规模.
绕检、无人机、代价函数、差分进化、粒子群算法
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金U1533203
2022-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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