分散型PSO経路計画アルゴリズムに基づくUAV群による偵察ミッション

偵察ミッションは、民間および軍事分野の両方で広く応用されており、特定の目標を達成するための情報と意思決定の基礎を提供します。強い柔軟性、高効率、低コストなどのUAV群の多くの利点により、UAV群による偵察ミッションの実施は将来のトレンドとなっています。しかし、UAV群の経路計画問題は、モデル構築、アルゴリズム、選択および高い計算複雑性の面で主要な課題です、特にミッションが複雑な場合は。これに関して、本論文では、偵察ミッションを実施するUAV群のために、クラスターの形で目標が集められ、異なる戦術的ニーズが考慮された、様々な分散型粒子群最適化（DPSO）に基づく経路計画アルゴリズムを提案します。迅速な収束、ランダムな交差、および正確な探索のニーズに応じて、最大密度収束DPSOアルゴリズム（MDC-DPSO）、高速交差DPSOアルゴリズム（FCO-DPSO）、および正確なカバレッジ探索DPSOアルゴリズム（ACE-DPSO）という3つのアルゴリズムが提案されます。UAV群の移動性および通信制約を考慮し、異なる適合度関数と探索戦略が特別に設計されています。さらに、無効な探索作業を節約し、局所最適に陥るのを避けるために、ジャンプアウトメカニズムと再訪メカニズムが設計されています。シミュレーション結果は、提案されたアルゴリズムがUAV群による偵察ミッションの経路生成に効果的であり、大規模な群にも簡単に適用できることを示しています。