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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于禁忌表改进麻雀算法的无人机集群搜索控制优化方法，具体为：1创建覆盖搜索模型提出控制方案，2初始化种群，生成无人机控制方案，初始化禁忌表，3通过自适应更新策略计算发现者和跟随者的比例并分配，4将改进过后的发现者更新公式对发现者进行位置更新，5根据发现者更新结果和跟随者更新公式对追随者进行位置更新，6根据侦探预警行为公式对警戒者进行位置更新，7将当前迭代中最大适应度值的发现者的适应度值与禁忌表中的数值进行判断，8回到步骤3进行迭代，直到满足迭代要求。本发明提高了无人机集群在集群搜索控制能力，提高搜索的稳定性和精确性。

主权项：1.基于禁忌表改进麻雀算法的无人机集群搜索控制优化方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1:创建覆盖搜索模型，并提出控制方案的评估方式；其中包括创建环境模型、创建无人机搜索模型和设计适应度函数；采用栅格模型来构建环境模型，假定搜索区域为一个已知的二维平面，并且其形状为一个规整的矩形，使用栅格法对搜索区域进行划分后，整个矩阵区域变成m×n块离散区域，用每一块区域的中心点坐标来表示对应的离散区域，即Ck＝kx,ky；式中：kx表示栅格Ck中心点的横坐标，ky表示栅格Ck中心点的纵坐标；设定无人机搜索模型，不考虑无人机传感器的相关实际参数，假定无人机Fi的搜索范围为半径为Ri的圆，同时定义只要栅格中心处于搜索范围即代表整个栅格处于搜索范围内；结合环境模型，根据公式可以判断目标是否处于搜索范围内；式中：xi表示无人机的当前位置的横坐标，yi表示无人机当前位置的纵坐标，Ck为覆盖的栅格；当CoverageCk,Fi为0时，表示搜索目标没有在无人机的搜索范围内，为1表示该目标处于无人机的搜索范围之中；从区域覆盖率和区域冗余率两方面来设定适应度函数，首先是区域覆盖率的设定：假定当前有N架无人机正在执行搜索任务，则计算所有处于无人机搜索区域可表示为：所以区域覆盖率为：其数值越大意味着更多的目标处于无人机的搜索范围；式中：Sco为无人机搜索的目标栅格集合；N为无人机的总数量；UcFi为处于第i架无人机搜索区域的集合；S为搜索环境的大小，即搜索区域分为S块栅格；其次是区域冗余率的设定：定义冗余率为：其数值越大，意味着被无人机重复搜索的栅格个数越多，当前方案性能越差；式中：Sco为所有无人机覆盖的栅格个数之和；Mc为整个区域内统计所有同时被多架无人机覆盖的区域的个数；适应度函数的设定综合考虑区域覆盖率Fco和区域冗余率Cr两个方面，增加区域覆盖率Fco需要使无人机尽可能地分散到搜索区域的各个角落中，以实现搜索面积的最大化，而增加搜索冗余率Cr却需要将多个无人机节点集中在某个区域中，使区域被多个无人机所覆盖，以实现冗余率的最大化；为尽可能快地覆盖整个区域，需要覆盖率越大，冗余率越低来保证无人机覆盖的区域越多，体现出控制方案性能越好；因此设计加权适应度函数F＝λ×Fco-ω×Cr；式中：λ表示区域覆盖率的权重；ω表示区域冗余率的权重；S2：初始化种群；生成N组无人机集群的控制方案{P1,P2,P3,...,PN},每一个方案中包含n架无人机下一次移动的位置即对应一个n维的麻雀个体，随机设置所有无人机的初始位置，同时初始化禁忌表为一个空表，此时禁忌表中无禁忌对象；S3：通过自适应更新策略计算发现者和跟随者的比例，然后按照适应度值大小，即控制方案位置好坏，将麻雀按比例分为发现者和跟随者；所述自适应更新发现者麻雀数量和跟随者麻雀数量公式如下： Pnum＝N×rSnum＝N×1-r式中：Pt表示当前迭代次数；pm表示最大迭代次数；N为麻雀总数量；Pnum为发现者麻雀数量；Snum为跟随者麻雀数量；r表示发现者麻雀占总麻雀数量的比例；S4：将改进过后的发现者更新公式对发现者进行位置更新；当R2ST时，改进的发现者更新公式如下： 式中：t表示当前迭代次数；表示第t+1次迭代时第i个麻雀个体的位置；λ为0,1中的均匀随机数；Tn为服从自由度为n的T分布；R2为预警值；ST为安全值；S5：根据发现者更新结果和跟随者更新公式对追随者进行位置更新；S6：根据侦探预警行为公式对警戒者进行位置更新；S7：将当前迭代中最大适应度值的发现者的适应度值与禁忌表中的数值进行判断：若当前迭代中发现者的最大适应值大于历史最大适应值，且当前最大适应值的位置不在禁忌表中，则更新历史最大适应值为当前最大适应值，并将该位置加入到禁忌表中，删除禁忌表中适应度值最小的位置；若当前迭代麻雀的最大适应值小于历史最大适应值，则将该个体位置加入禁忌表中，对当前麻雀位置进行扰动更新，避免陷入局部最优解；S8：判断是否达到最大迭代次数或者要求的求解精度，满足其一输出，最优值控制方案及适应度值，否则返回步骤S2。

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百度查询： 杭州电子科技大学 基于禁忌表改进麻雀算法的无人机集群搜索控制优化方法