检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=空地一体化协同"

共 1 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

空地一体化协同多目标优化问题研究

空地一体化协同多目标优化问题研究

引用

作者：王兆通烟台大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless Sensors Networks,WSNs)和无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)的蓬勃发展为自然灾害监测提供了新思路。无人机依靠高机动性、操作灵活的特点辅助无线传感器网络持续对环境数据进行采集和处理,降低传感器之... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensors Networks,WSNs)和无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)的蓬勃发展为自然灾害监测提供了新思路。无人机依靠高机动性、操作灵活的特点辅助无线传感器网络持续对环境数据进行采集和处理,降低传感器之间通信依赖的同时,极大地节约环境监测的经济成本,本文称这种新型物联网网络为空地一体化。依托国家重点研发计划项目“智能可持续空中地面物联网络研究”(项目编号:2021YFE0111600),本文研究了空地一体化在不同场景下无人机与无线传感器网络协同完成数据采集任务的多目标优化问题,主要研究内容如下:第一,针对平面场景下的多目标优化(Multi-Objective Optimization in Flat Scenes,FSMO)问题,构建了空地一体化场景模型。随后,通过路径参数化方法对问题模型进行拟合处理,并利用基于变异-权重调整策略的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Mutation-Weight Adjustment Strategy,MWAPSO)对FSMO问题进行求解。MWAPSO算法引入了非线性权重调整策略和基于Circle混沌映射的粒子突变机制,改善了传统粒子群算法容易陷入局部最优解和问题解空间搜索不充分的问题,对比其他优化算法也表现出了更好的搜索性能。第二,针对三维场景下的多目标优化(Multi-Objective Optimization in ThreeDimensional Scenes,TSMO)问题,构建了四旋翼无人机动力学模型。随后,采用时区映射离散化方法对问题模型进行离散化处理,并利用多阶段改进的多目标粒子群优化算法(Multi-Stage Enhanced Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm,MEMOPSO)搜索TSMO问题的Pareto最优前沿。MEMOPSO算法引入了狼群搜索算子、柯西变异算子和Piecewise混沌映射机制,对比其他优化算法,MEMOPSO算法在问题解空间中的搜索更加充分,非支配解分布也更为均匀。第三,开发了空地一体化仿真视景平台,用于将算法求解得到的问题最优解进行可视化展示。

关键词：空地一体化协同多目标优化场景建模粒子群优化算法

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

回到顶部

执行限定条件

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：