文件名称:UCAV-Path-Planning-Based-on-MAX-MIN
- 所属分类:
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性:
- [PDF]
- 上传时间:
- 2013-05-12
- 文件大小:
- 276kb
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- zhan****
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:为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执
行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点-Abstract:To ensure unmanned combat aerial vehicle(UCAV)to reach the destination with an optimal path and a
minimum rate to be foun d,UCAV path plan ing must be ma de before mission execution.The parallelism of an t colony
optimization(ACO)is feasible in UCAV path planning under complicated combat environments
行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点-Abstract:To ensure unmanned combat aerial vehicle(UCAV)to reach the destination with an optimal path and a
minimum rate to be foun d,UCAV path plan ing must be ma de before mission execution.The parallelism of an t colony
optimization(ACO)is feasible in UCAV path planning under complicated combat environments
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基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划.pdf