基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制

2020年第21卷第5期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2020年第21卷第5期 doi: 10.1631/FITEE.2000066

基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制

1北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，虚拟现实技术与系统国家重点实验室，中国北京市，100083；2鹏城实验室，中国深圳市，518000

收稿日期： 2020-02-10 录用日期： 2020-05-18 发布日期： 2020-05-18

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摘要

提出多目标社会学习鸽群优化（MSLPIO）方法，将其应用于无人机编队避障控制。该算法特点在于，每只鸽子在更新过程中并非向全局最优的鸽子学习，而是学习比自己占优的任何鸽子。在地图指南针算子和地标算子中引入社会学习因子。此外，为避免参数设置的盲目性，采用维数相关的参数设置方法。本文模拟了5架飞机在复杂障碍环境下的飞行过程，实验结果验证了该方法的有效性。与改进的多目标鸽群优化算法和改进的非占优排序遗传算法相比，MSLPIO具有更好的收敛性。

关键词

无人机 ; 避障 ; 鸽群优化 ; 多目标社会学习鸽群优化