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 6

Существует множество подходов к решению данной задачи, среди которых есть только два универсальных – это генетические алгоритмы и метод полного перебора, которые будут описаны в пункте 1.1.2. Остальные же методы решения данной задачи решают его лишь приближенно в общем случае. Рассмотрим один из таких методов – метод кластеризации.

Данный метод описан в работе [4]. В данной работе предлагается сначала провести кластеризацию всех объектов по методу k-средних. Этот метод заключается в том, что все объекты разбиваются на количество кластеров k, равное количеству БЛА следующим образом:

случайным образом на поле решения задачи выбрасывается k точек, которые являются центрами кластеров (центроидами);

каждый объект заносится в кластер того центроида, к которому он находится ближе всего;

после того, как все объекты занесены в кластеры, позиции центроидов пересчитываются таким образом, чтобы суммарное расстояние до всех объектов оказалось минимальным;

шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока центроиды не перестанут передвигаться.

Таким образом, алгоритм выделяет группы объектов, которые максимально схожи внутри себя, но при этом максимально различны между собой.

После проведения кластеризации к объектам внутри каждого кластера применятся алгоритм «упаковки», суть которого заключается в том, чтобы перевести координаты каждого из объектов в полярные, а замет отсортировать их по углу поворота, а затем по радиусу в порядке возрастания. Таким образом, получается некоторая последовательность облета объектов, которая будет оптимизироваться на следующих шагах.

К полученной последовательности применяется алгоритм имитации отжига (алгоритм поиска минимума некоторой функции), целевой функцией которого является время облета объектов в заданной последовательности.

Последним шагом данного метода является применение алгоритма поиска «Tabu search», суть которого сводится к тому, что в случае, если алгоритм находит решение, которое потенциально является оптимальным, он «запрещает» его, и «разрешает» движение в сторону максимизации времени полета БЛА. Таким образом, алгоритм препятствует «застреванию» поиска в локальных минимумах.

Сильные стороны:

применение множества способов препятствования попаданию в локальные минимумы.

Слабые стороны:

исключение взаимодействия между БЛА;

применяется сразу несколько методов поиска и оптимизации, что существенно увеличивает время расчета;

метод применим только для неподвижных объектов.

Страницы: 1 2 3 4 5 6 

Похожие статьи:

Оптимальная структура спутниковых систем местоопределения автотранспорта
В настоящее время у многих ведомств и организаций возникает необходимость оперативного слежения за местоположением и состоянием подвижных объектов, а также передачи на них оперативной информации. Практически все заинтересованные диспетчерские службы в настоящее время имеют в своем распоряжении те и ...

Система ЧДК
С 1966 г. на сети железных дорог стала применяться система частотного диспетчерского контроля (ЧДК). Основные эксплуатационно-технические характеристики системы приведены далее. Число контролируемых объектов: на центральном диспетчерском пункте…………15 х 32 = 480 Длительность цикла проверки состояния ...

Влияние приспособления для вырезания прокладок на окружающую среду
Анализируя влияние приспособления для вырезания прокладок на окружающую среду, прежде всего, стоит обратить внимание на принцип его работы. Принцип работы данной конструкции основан на преобразовании вращательного движения вала электродвигателя в возвратно-поступательное движение штока вырезающего ...

Навигация

Copyright © 2018 - All Rights Reserved - www.localtransport.ru