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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。
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单位上海机电工程研究所
