一种欧椋鸟群协同算法

摘要：

针对当前基于控制策略解决群体协同问题的不足之处,受生物群集行为启发,提出一种欧椋鸟群协同算法(starling swarm coordination algorithm,SSCA).该算法采用无中心自组织思想,利用智能体(agent)从其最邻近的6、7个邻居信息中寻找最优解,并通过智能体之间相互作用的10条简单行为规则,描述整个群体运动从无序行为到有序行为的演化过程.结合欧椋鸟群集行为最新研究成果,从局部感知、运动行为、安全规避、适应进化4个方面论述欧椋鸟群协同算法的基本机理.以无人机集群协同飞行为应用实例,分别采用粒子群算法和本文算法测试无人机集群执行任务效率,并采用本文算法模拟无人机集群聚合、分散、规避等行为.实验结果表明,本文算法在执行任务效率上优于传统粒子群算法,具有有效性与可靠性.

关键词：欧椋鸟群、智能体、局部感知、运动行为、安全规避、适应进化、无人机集群协同飞行

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1003801;上海航天科技创新基金sast2017-03;中央高校基本科研业务费专项资金2042017gf0070

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：229-237