Brain storm optimization algorithm for multi-UAV path planning with angular energy consumption

Brain storm optimization algorithm for multi-UAV path planning with angular energy consumption
Qi Yuanhang1,2
Huang Zijun1
Zeng Chuxiang1
Huang Gewen3
Wang Fujie4
1. School of Computer Science, University of Electronic Science & Technology of China, Zhongshan Institute, Zhongshan Guangdong 528402, China
2. School of Computer Science & Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu 611731, China
3. Information & Network Center, Jiaying University, Meizhou Guangdong 514015, China
4. School of Electrical Engineering & Intelligentization, Dongguan University of Technology, Dongguan Guangdong 523808, China

摘要

In view of the application scenarios that multiple UAVs cooperate with each other to complete the field sensor data collection task, it is particularly important to establish a path planning problem model for multiple UAVs with accurate energy consumption model. This paper presented the MUPP-AEC problem. The MUPP-AEC toke into account the differences in energy consumption under UAV acceleration, deceleration, cruising in constant speed and turning. For solving the MUPP-AEC, this paper proposed the DBSO-OS. In DBSO-OS, this paper proposed individual space integer encoding and the phased greedy decoding strategy with 2-opt, and defined the perturbation operator and individual update operator discretely. The individual update operators adopted the new individual generation strategy utilizing the random inversion transformation and the partial matching transformation. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively solve the MUPP-AEC. The proposed discrete brainstorm operator is superior to the traditional brainstorm operators in terms of global convergence ability, convergence precision, and stability. In the small and medium-sized test cases and the large test cases, the proposed algorithm is better than the compared algorithms.

基金项目

广东省自然科学基金资助项目(2019A1515010493)
广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX333,2018KQNCX252)
广东省普通高校重点领域专项(2019KZDZX1052,2020ZDZX3030)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0160
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 177-182
文章编号: 1001-3695(2022)01-031-0177-06

发布历史

[2022-01-05] Printed Article

引用本文

戚远航, 黄子峻, 曾楚祥, 等. 头脑风暴优化算法求解带转角能耗多无人机路径规划问题 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 177-182. (Qi Yuanhang, Huang Zijun, Zeng Chuxiang, et al. Brain storm optimization algorithm for multi-UAV path planning with angular energy consumption [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 177-182. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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