O algoritmo imunológico de otimização de estratégia de recozimento simulado baseado em MATLAB resolve o problema de otimização cooperativa e alocação de UAVs
O problema colaborativo de alocação ótima de UAVs é um problema de otimização importante e complexo, envolvendo alocação de tarefas e planejamento de caminhos de múltiplos UAVs. Para resolver este problema de forma eficaz, podemos combinar a estratégia de recozimento simulado e o algoritmo imunológico para otimização. Este artigo apresentará como usar o MATLAB para escrever código para implementar esse processo de otimização.
Primeiro, vamos definir o contexto e os objetivos do problema. Considere uma frota de drones que precisa realizar uma série de tarefas, cada uma com localização e janela de tempo específicas. Nosso objetivo é encontrar o esquema ideal de alocação de tarefas e planejamento de caminho do UAV para minimizar o tempo geral de execução e o consumo de energia.
A seguir, apresentaremos os princípios básicos da estratégia de recozimento simulado e do algoritmo imunológico e combiná-los-emos para resolver o problema de alocação ideal colaborativa de UAV.
A estratégia de recozimento simulado é um algoritmo de otimização global baseado em probabilidade que simula o movimento atômico durante o processo de recozimento sólido para buscar a solução ideal. O algoritmo evita cair em soluções ótimas locais, aceitando a probabilidade de soluções piores, ajudando assim a encontrar a solução ótima global no espaço de busca.
O algoritmo imunológico é um algoritmo de otimização desenvolvido inspirado no sistema imunológico biológico. Ele alcança a otimização simulando processos como seleção de anticorpos, clonagem e mutação no sistema imunológico. O algoritmo imunológico possui fortes capacidades de pesquisa global e convergência rápida.
A seguir está um exemplo de código usando MATLAB para implementar algoritmo imunológico de otimização de estratégia de recozimento simulado:
% 参数设置
T0 = 100; % 初始温度
Tf = 1;