【摘 要】
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随着人类对自然界研究的深入及人工智能算法的进步,群体智能的概念随之产生,同时相关研究重点从生物群体机制逐步延伸到机器集群算法及其应用。近年来无人机技术也成为重点研究对象,但单架无人机却很难执行复杂度较高的任务。通过借鉴大自然中生物集群机理,研究者将多架无人机组成集群,这极大地提高了无人机的任务效能,不同算法方案驱动会导致集群效能有差异,因此无人机集群算法效能评估就成为了关键问题。目前国内外对于集群
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随着人类对自然界研究的深入及人工智能算法的进步,群体智能的概念随之产生,同时相关研究重点从生物群体机制逐步延伸到机器集群算法及其应用。近年来无人机技术也成为重点研究对象,但单架无人机却很难执行复杂度较高的任务。通过借鉴大自然中生物集群机理,研究者将多架无人机组成集群,这极大地提高了无人机的任务效能,不同算法方案驱动会导致集群效能有差异,因此无人机集群算法效能评估就成为了关键问题。目前国内外对于集群算法的研究着重于集群机制提取、集群算法设计,对效能评估方面研究比较少。评估过程主要有如下难点:（1）由于战场环境多变、无人机单体约束等因素的影响,评估指标冗余繁杂,所以目前还没有一套评估指标体系可以比较完善地包含集群的各方面效能;（2）为了达到实时监控集群状态的目的,需要实时采集集群的飞行数据,同时计算并提供当前时刻计算结果;（3）针对无人机集群作战阶段,为了减少作战损失、提高作战效能,需要对作战效能进行预评估,以便派遣相应数量的武器参与编队飞往战场。本论文的主要工作如下:（1）针对难点一,完成国内外近20年来群体智能算法研究成果的系统调研,收集效能评估指标,覆盖10种生物集群,6种机器集群,按照整体性、准确性、层次性原则构建3级评估指标体系;（2）针对难点二,本论文设计开发了群体智能算法效能评估软件,软件通过TCP连接从仿真平台实时获取集群数据,依次经过指标计算、标准化、赋权、评估模块,得到效能评估结果,以达到实时监控集群飞行状态的目的;（3）针对难点三,本论文将系统动力学模型与作战效能评估结合起来,通过划分子系统、建立子系统的微分方程,得到系统动力学模型,利用基于系统动力学的作战效能评估方法衡量作战效能。经过算例验证分析得出结论,结论表明:本文建立的指标体系完善,具有良好的适用性;论文采用的经典评估理论与集群飞行有良好的结合效果,评估结果与预期效果一致,能够准确评估集群效能;本论文将系统动力学应用于作战效能的预评估,应用于集群和非集群两种作战模式,任务完成程度分别为33.99%和20.49%,说明集群模式作战效能更优,以及评估的合理性;本论文开发设计的评估软件满足实时性的要求,针对10个节点做1000次评估,耗时0.23秒,可以完成实时效能评估的工作。
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