Matlab によって実装された粒子群アルゴリズムに基づく確率的密度 UAV 戦闘経路計画
はじめに:
UAV 戦闘には、軍事および民間の分野で幅広い応用の可能性があります。しかし、UAV の戦闘経路を効率的に計画する方法は常に困難な問題でした。この論文は、粒子群最適化 (PSO) と確率密度法の組み合わせに基づく UAV 戦闘経路計画アルゴリズムを提案します。このアルゴリズムは、UAV の安全性を確保することを前提として、複数のターゲットを総合的に考慮して最適な経路を見つけることができます。
方法論:
まず、問題の数学的モデルを定義する必要があります。UAV が特定の操作領域で一連のタスクを実行する必要があると仮定すると、各タスクには異なる優先順位があります。戦闘エリアをグリッドに分割し、各グリッドがウェイポイントの可能性を表します。次に、各グリッド セルに、タスクの優先度と領域の特性に基づいて確率密度値が割り当てられます。確率密度が高いグリッド セルは、ウェイポイントとしてより適切であることを示します。
次に、粒子群最適化を使用して最適なパスを検索します。粒子群最適化アルゴリズムは、鳥や魚の行動をシミュレートできる群知能に基づく最適化アルゴリズムです。このアルゴリズムでは、各パーティクルがパスを表し、その位置がパス上の各グリッド セルを表します。粒子は、速度と位置を更新することで最適なソリューションを検索します。具体的には、各粒子は、自身の過去の最適解と全体的な最適解に従って、その速度と位置を更新します。複数回の反復を通じて、粒子群最適化アルゴリズムは最適な解に徐々に収束します。
コードの実装:
以下は、Matlab によって実装された粒子群アルゴリズムと確率密度に基づく UAV 戦闘経路計画コードです。
% 初始化参数
numParticles = 30; % 粒子数量
maxIterations