基于改进粒子群算法的飞行器协同轨迹规划
文献类型：期刊论文
| 作者 | 周宏宇; 王小刚; 单永志; 赵亚丽; 崔乃刚 |
| 刊名 | 自动化学报
 |
| 出版日期 | 2022 |
| 卷号 | 48期号:11页码:2670-2676 |
| 关键词 | 高超声速飞行器 协同轨迹规划 粒子群优化 强化学习 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c190865 |
| 英文摘要 | 考虑气动、轨迹、约束、指标间的耦合关系,以多高超声速飞行器同时到达为目标建立了协同规划模型;设计了一种自动满足终端约束的全新滑翔飞行剖面,减少了规划算法需要处理的约束数量;推导了滑翔段高精度解析解,实现了过程约束和性能指标的快速求解;提出了一种改进粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法,借助强化学习方法构建协同需求与惯性权重间的动态映射网络,提高了在线规划效率.最后通过数学仿真验证了方法的正确性和有效性. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56243]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周宏宇,王小刚,单永志,等. 基于改进粒子群算法的飞行器协同轨迹规划[J]. 自动化学报,2022,48(11):2670-2676. |
| APA | 周宏宇,王小刚,单永志,赵亚丽,&崔乃刚.(2022).基于改进粒子群算法的飞行器协同轨迹规划.自动化学报,48(11),2670-2676. |
| MLA | 周宏宇,et al."基于改进粒子群算法的飞行器协同轨迹规划".自动化学报 48.11(2022):2670-2676. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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