Аналитический обзор существующих методов и подходов к планированию групповых действий

Информация » Разработка алгоритмов поиска оптимального маршрута для БЛА при наблюдении им подвижных наземных объектов » Аналитический обзор существующих методов и подходов к планированию групповых действий

Страница 1

Обзор существующих методов поиска оптимального маршрута при одиночном полете БЛА

В настоящее время существует множество методов решения данной задачи, таких как полный перебор, динамическое программирование, генетические алгоритмы, жадные алгоритмы, метод восхождения и многие другие. Рассмотрим некоторые из них подробнее для того, чтобы оценить, подходят ли они для решения задачи, поставленной в данном дипломном проекте.

Полный перебор

Полный перебор всех возможных вариантов является самым простым решением задачи. Этот метод решает задачу поиска оптимального маршрута «в лоб». Основой метода полного перебора является составление и расчет всех возможных последовательностей облета объектов. Данный метод всегда дает оптимальное решение задачи, однако требует для выполнения большого количества времени и вычислительных ресурсов БЦВМ. При этом с ростом числа объектов время решения задачи растет экспоненциально, так как количество возможных вариантов равно n!, где n – число объектов (рисунок 1.1.1).

Рисунок 1.1.1 Зависимость времени выполнения алгоритма от числа объектов

Сильные стороны:

простота реализации;

найденное решение всегда оптимально.

Слабые стороны:

Колоссальное время решения задачи.

Необходимость использования больших объемов памяти.

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы – метод оптимизации, который основан на принципах, наблюдаемых в природе. Они сочетают в себе такие качества, как высокая скорость работы, малая вероятность остановки в локальных минимумах пространства поиска. Работа генетических алгоритмов основана на принципах естественного отбора и использует множество понятий и определений, заимствованных из генетики. Это такие понятия, как хромосома, ген, приспособленность, мутация, отбор, скрещивание и другие.

В начале работы алгоритма генерируется начальная популяция – набор особей, характеризуемых хромосомами. Каждая хромосома представляет собой строку. В этой строке закодирована информация о маршруте полета БЛА. Например, если у нас имеются 4 объекта, которые необходимо облететь, мы можем закодировать хромосому в виде двоичной строки таким образом, что каждые 2 бита будут представлять собой номер объекта в двоичном коде. От выбора кодировки хромосомы зачастую зависит эффективность применения генетического алгоритма. Например, в нашем случае, в результате работы алгоритма мы будем получать множество восьмибитных строк, большинство из которых не будут годиться для решения задачи, так как некоторые объекты будут учтены несколько раз, а некоторые могут быть вообще не учтены. Соответственно такой вариант кодирования можно считать не очень удачным.

После создания начальной популяции (обычно она создается случайным образом) следует отобрать некоторое число особей в качестве родителей для будущих поколений. Существует несколько алгоритмов выбора, однако самым популярным является правило рулетки. Рассмотрим его несколько подробнее.

Для каждой из особей в существующей популяции производится вычисление функции приспособленности (функция, которая является критерием оптимальности того или иного маршрута). После этого колесо рулетки разделяется на сектора, каждый из которых соответствует определенной особи, а его размер пропорциональна значению функции приспособленности этой особи. Далее, «запуская» рулетку необходимое число раз, мы отбираем особи в популяцию родителей (если сгенерированное случайное число попадает в сектор, соответствующий определенной особи, то она попадает в популяцию родителей). При этом одна и та же особь может быть выбрана в популяцию родителей несколько раз, таким образом, вероятность наиболее приспособленной особи участвовать в образовании потомства выше, чем у менее приспособленного).

После того, как популяция родителей создана, мы случайным образом отбираем двоих (или более, в зависимости от конкретной реализации алгоритма) и с некоторой вероятностью производим операцию скрещивания. Эта операция заключается в том, что хромосомы двух родителей разделяются на несколько частей (в дальнейшем будем рассматривать случай, когда хромосома разделяется на две части) в точках, называемых точками скрещивания, и обмениваются этими частями. Таким образом, мы получаем две особи следующего поколения (рисунок 1.1.2).

Страницы: 1 2 3 4 5 6

Похожие статьи:

Порядок планирования морских перевозок
При организации и планировании морских перевозок внешнеторговых грузов следует опираться на положения нормативного документа, изданного Министерством транспорта России "Временное положение об оперативном месячном планировании перевозок экспортных грузов железнодорожном транспортом" от 4 д ...

Цели и задачи автодромной подготовки
Первоначальное обучение вождению автомобиля на улицах и дорогах связано с повышенной опасностью. Соблюдение основных положений методики осложняется большим количеством факторов, носящих отвлекающий характер и часто оказывающих непосредственное влияние на ход занятий. В результате, создаётся обстано ...

Площадь производственных участков
Площадь агрегатно-механического, электротехнического, аккумуляторного и шиномонтажного участка, м2, определяется по формуле (17) , (17) где - удельные площади на первого и последнего рабочего, м2/чел, [2]; - количество рабочих в данном цехе. (18) Принимаем м2 Площадь производственных помещений, м2, ...

Навигация

Copyright © 2020 - All Rights Reserved - www.localtransport.ru