Алгоритм осьминога для моделирования движения группы беспилотных летательных аппаратов при выполнении поисковой миссии на море

DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-4-127-135

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Предлагается алгоритм осьминога для моделирования поиска на море движущейся цели с помощью беспилотных летательных аппаратов. Задача поиска представлена как задача оптимизации с ограничениями.

Ключевые слова: поиск на море, беспилотный летательный аппарат, алгоритм осьминога, оптимизация с ограничениями

Библиография статьи:
Май С. З. Алгоритм осьминога для моделирования движения группы беспилотных летательных аппаратов при выполнении поисковой миссии на море / С. З. Май, И. А. Ходашинский // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2024. – Т. 27, № 4. – С. 127–135. DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-4-127-135

Авторы и правообладатели:

  • Май С. З. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Ходашинский И. А. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

  • 1. McEnroe P. A Survey on the Convergence of Edge Computing and AI for UAVs: Opportunities and Challenges / P. McEnroe, S. Wang, M. Liyanage // IEEE Internet of Things Journal. – 2022. – Vol. 9. – P. 15435–15459.
  • 2. Moving peak drone search problem: An online multiswarm intelligence approach for UAV search operations / N.A. Kyriakakis, M. Marinaki, N. Matsatsinis, Y. Marinakis // Swarm and Evolutionary Computation. – 2021. – Vol. 66. – Р. 100956.
  • 3. A hybrid algorithm based on grey wolf optimizer and differential evolution for UAV path planning / X. Yu, N. Jiang, X. Wang, M. Li // Expert Systems with Applications. – 2023. – Vol. 215. – Р. 19327.
  • 4. Gupta H. A novel hybrid Coyote–Particle Swarm Optimization Algorithm for three-dimensional constrained trajectory planning of Unmanned Aerial Vehicle / H. Gupta, O.P. Verma // Applied Soft Computing. – 2023. – Vol. 147. – Р. 110776.
  • 5. Kennedy J. Particle swarm optimization / J. Kennedy, R. Eberhart // Proceedings of ICNN’95- International Conference on Neural Networks. – 1995. – Vol. 4. – P. 1942–1948.
  • 6. A multi-strategy particle swarm algorithm with exponential noise and fitness-distance balance method for low-altitude penetration in secure space / D. Zhu, S. Wang, J. Shen, C. Zhou, T. Li, S. Yan // Journal of Computational Science. – 2023. – Vol. 74. – Р. 102149.
  • 7. Adaptive cylinder vector particle swarm optimization with differential evolution for UAV path planning / C. Huang, X. Zhou, X. Ran, J. Wang, H. Chen, W. Deng // Engineering Applications of Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 121. – Р. 105942.
  • 8. Efficient path planning for UAV formation via comprehensively improved particle swarm optimization / S. Shao, Y. Peng, C. He, Y. Du // ISA Transactions. – 2020. – Vol. 97. – P. 415–430.
  • 9. Phung M.D. Motion-encoded particle swarm optimization for moving target search using UAVs / M.D. Phung, Q.P. Ha // Applied Soft Computing. – 2020. – Vol. 97, Part B. – Р. 106705.
  • 10. Reconnaissance Mission Conducted by UAV Swarms Based on Distributed PSO Path Planning Algorithms / Y. Wang, P. Bai, X. Liang, W. Wang, J. Zhang, Q. Fu // IEEE Access. – 2019. – Vol. 7. – P. 105086–105099.
  • 11. Li S. A modified adaptive formation of UAV swarm by pigeon flock behavior within local visual field / S. Li, X. Fang // Aerospace Science and Technology. – 2021. – Vol. 114. – 106736.
  • 12. Qiu H. A multi-objective pigeon-inspired optimization approach to UAV distributed flocking among obstacles / H. Qiu, H. Duan // Information Sciences. – 2020. – Vol. 509. – P. 515–529.
  • 13. A novel multi-objective evolutionary algorithm with a two-fold constraint-handling mechanism for multiple UAV path planning / W. Zhang, C. Peng, Y. Yuan, J. Cui, Long Qi // Expert Systems with Applications. – 2024. – Vol. 238, Part D. – Р. 121862.
  • 14. Modified Mayfly Algorithm for UAV Path Planning / X. Wang, J.-S. Pan, Q. Yang, L. Kong, V. Snasel, S.-C. Chu // Drones. – 2022. – Vol. 6 (5). – Р. 134.
  • 15. A Multi-Strategy Improved Differential Evolution algorithm for UAV 3D trajectory planning in complex mountainous environments / M. Zhang, Y. Han, S. Chen, M. Liu, Z. He, N. Pan // Engineering Applications of Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 125. – Р. 106672.
  • 16. Xu C. Optimized multi-UAV cooperative path planning under the complex confrontation environment / C. Xu, M. Xu, C. Yin // Computer Communications. – 2020. – Vol. 162. – P. 196–203.
  • 17. A novel hybrid grey wolf optimizer algorithm for unmanned aerial vehicle (UAV) path planning / C. Qu, W. Gai, J. Zhang, M. Zhong // Knowledge-Based Systems. – 2020. – Vol. 194. – Р. 105530.
  • 18. Sanchez-Garcia J. A distributed PSO-based exploration algorithm for a UAV network assisting a disaster scenario / J. Sanchez-Garcia, D.G. Reina, S.L. Toral // Future Generation Computer Systems. – 2019. – Vol. 90. – P. 129–148.
  • 19. Adaptive decision-making with deep Q-network for heterogeneous unmanned aerial vehicle swarms in dynamic environments / W. Su, M. Gao, X. Gao, X. Zhu, D. Fang // Computers and Electrical Engineering. – 2024. – Vol. 119. – Р. 109621.
  • 20. Wang Y. Study of Multi-objective Fuzzy Optimization for Path Planning / Y. Wang, T. Wei, X. Qu // Chinese Journal of Aeronautics. – 2012. – Vol. 25. – P. 51–56.
  • 21. Ходашинский И.А. Параметрическая идентификация нечетких моделей на основе гибридного алгоритма муравьиной колонии / И.А. Ходашинский, П.А. Дудин // Автометрия. – 2008. – Т. 44, № 5. – С. 24–35.
  • 22. Ходашинский И.А. Оптимизация параметров нечетких систем на основе модифицированного алгоритма пчелиной колонии / И.А. Ходашинский, И.В. Горбунов // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2012. – № 10. – С. 15–20.
  • 23. Wolpert D.H. No Free Lunch Theorems for Optimization / D.H. Wolpert, W.G. Macready // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. – 1997. – Vol. 1. – P. 67–82.
  • 24. Ходашинский И.А. Методы повышения эффективности роевых алгоритмов оптимизации // Автоматика и телемеханика. – 2021. – № 6. – С. 3–45.
  • 25. Son P.V.H. A novel giant pacific octopus optimizer for real-world engineering problem / P.V.H. Son, L.N.Q. Khoi // Evolutionary Intelligence. – 2024. – Vol. 17. – P. 3571–3592
  • 26. A novel phase angle-encoded fruit fly optimization algorithm with mutation adaptation mechanism applied to UAV path planning / X. Zhang, X. Lu, S. Jia, X. Li // Applied Soft Computing. – 2018. – Vol. 70. – P. 371–388.
  • 27. Path planning for single unmanned aerial vehicle by separately evolving waypoints/ P. Yang, K. Tang, J.A. Lozano, X. Cao // IEEE Transactions on Robotics. – 2015. – Vol. 3, No. 5. – P. 1130–46.
  • 28. A fast formation obstacle avoidance algorithm for clustered UAVs based on artificial potential field / Y. Liu, C. Chen, Y. Wang, T. Zhang, Y. Gong // Aerospace Science and Technology. – 2024. – Vol. 147. – Р. 108974.
  • 29. Goerzen C. A Survey of Motion Planning Algorithms from the Perspective of Autonomous UAV Guidance / C. Goerzen, Z. Kong, B. Mettler // Journal of Intelligent & Robotic Systems. – 2010. – Vol. 57. – P. 65–100.
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru