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  1. ant_plane

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  2. 无人机如何在复杂的战区自主飞行是时下的一个热点。这里采用了蚁群算法做出了探讨。并用matlab实现。假定无人机的活动范围为20km×20km的区域,无人机起点的平面坐标为[1,2][单位:km], 攻击目标的平面坐标为[19,18][单位:km],同时不考虑无人机起飞降落时的限制。数字地图和敌方威胁情况[主要考虑雷达威胁]已在附件中给出。数字地图可以做适当的简化,比如可以把地形近似分为三种:高地,低地以及过渡地带。 忽略地形和无人机操作性能等因素的影响,综合考虑敌方威胁,无人机航程等,基
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:11067
    • 提供者:batilei
  1. ant_Plane

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  2. 之前上传的蚁群无人机不完整,还要另外下载我后来上传的 MATLABLibrary,这个是完整版: 无人机如何在复杂的战区自主飞行是时下的一个热点。这里采用了蚁群算法做出了探讨。并用matlab实现。假定无人机的活动范围为20km×20km的区域,无人机起点的平面坐标为[1,2][单位:km], 攻击目标的平面坐标为[19,18][单位:km],同时不考虑无人机起飞降落时的限制。数字地图和敌方威胁情况[主要考虑雷达威胁]已在附件中给出。数字地图可以做适当的简化,比如可以把地形近似分为三种:高地,低
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2013-10-13
    • 文件大小:159572
    • 提供者:batilei
  1. ACO

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  2. 给定威胁源,利用蚁群算法规划出从指定起始点到目标点的满足代价函数最小的轨迹。-Given the threat source, using ant algorithm mapped out from the designated starting point to the target point trajectory to meet the minimum cost function.
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:4356
    • 提供者:肖晨
  1. wurenjiguiji

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  2. 基于蚁群算法的无人机航迹规划,航迹规划是无人机的关键智能技术,在地理环境信息已知的条件下,如何综合考虑威胁和油耗,给出一条最优的自动航行路径,是无人机航迹规划要解决的问题。-Unmanned aerial vehicle (uav) flight path planning based on ant colony algorithm, path planning is the key to the uav intelligence technology, under the condition
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1102
    • 提供者:陈孝君
  1. 蚁群算法实例

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  2. 基于蚁群算法的路径规划 含有威胁源 更逼真的模拟了真实的环境(The path planning based on ant colony algorithm contains a threat source, which simulates the real environment more realistically.)
  3. 所属分类:Windows编程

    • 发布日期:2018-05-02
    • 文件大小:13312
    • 提供者:深海_鱼
  1. Untitled

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  2. 基于蚁群算法的无人机航迹规划matlab算法 本算法的主题思想是基于胡中华博士的论文,但是在具体编程的过程中发现其博士论文中在制定启发因子的时候,存在一定的问题,没有分清远离威胁点、在威胁点威胁范围内的威胁概率计算情况,并对威胁概率的点计算转换成连续区间的威胁概率,即转换成定积分的形式进行编程 本算法只是初步算法, 总体来说是可以运行的,但是因为程序设计过程中没有考虑算法的复杂度,考虑的东西太多,反而增加了算法的复杂度,导致耗时比较多(Ant Colony Algorithm Based U
  3. 所属分类:网络编程

    • 发布日期:2019-02-24
    • 文件大小:5120
    • 提供者:哑瓷
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