典型文献
基于DEPSO算法的多无人机绕检机队规模优化方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
绕检;无人机;代价函数;差分进化;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
高庆吉;谈政;管若乔
作者机构：
中国民航大学机器人研究所 天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]高庆吉;谈政;管若乔-.基于DEPSO算法的多无人机绕检机队规模优化方法)[J].计算机应用与软件,2022(04):39-45
A类：
B类：
DEPSO,多无人机,绕检,机队,队规,民航客机,人工成本,多机协作,航迹规划,划出,栅格法,作业空间,离散化,代价函数,差分进化,粒子群算法,自适应方法,整粒,惯性权重
AB值：
0.29535
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
