?作者簡(jiǎn)介熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)處理、算法改進(jìn)、程序設(shè)計(jì)科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)完整代碼獲取 定制創(chuàng)新 論文復(fù)現(xiàn)私信個(gè)人信條做科研博學(xué)之、審問(wèn)之、慎思之、明辨之、篤行之是為博學(xué)慎思明辨篤行。 內(nèi)容介紹面向城市應(yīng)急巡檢、山地通信補(bǔ)盲、農(nóng)業(yè)全域監(jiān)測(cè)等典型多智能體覆蓋場(chǎng)景傳統(tǒng)基于Voronoi劃分的無(wú)人機(jī)覆蓋算法未考慮區(qū)域內(nèi)不同位置的監(jiān)測(cè)權(quán)重差異普遍存在高價(jià)值區(qū)域覆蓋密度不足、低價(jià)值區(qū)域資源冗余的問(wèn)題。本研究將加權(quán)Lloyd松弛算法引入多無(wú)人機(jī)分布式覆蓋框架通過(guò)在Voronoi單元?jiǎng)澐种星度雲(yún)^(qū)域重要性權(quán)重場(chǎng)構(gòu)建基于質(zhì)心 Voronoi 圖的覆蓋優(yōu)化模型實(shí)現(xiàn)多無(wú)人機(jī)在非均勻價(jià)值區(qū)域下的分布式自主部署與動(dòng)態(tài)調(diào)整。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方案相比傳統(tǒng)均勻Lloyd算法高價(jià)值區(qū)域的平均覆蓋增益提升29.4%覆蓋收斂速度提升37.1%可在通信受限的分布式場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)多無(wú)人機(jī)無(wú)中心協(xié)同的最優(yōu)覆蓋適配各類(lèi)非均勻權(quán)重的復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景。關(guān)鍵詞多智能體系統(tǒng)加權(quán)Lloyd松弛無(wú)人機(jī)覆蓋質(zhì)心Voronoi圖分布式協(xié)同一、引言多無(wú)人機(jī)區(qū)域覆蓋是多智能體協(xié)同領(lǐng)域的核心研究方向廣泛應(yīng)用于災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)搜救、環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、5G低空基站補(bǔ)盲等場(chǎng)景。這類(lèi)場(chǎng)景的共性特征是覆蓋區(qū)域內(nèi)不同位置的任務(wù)重要性存在顯著差異例如城市應(yīng)急巡檢中人員密集的核心商圈權(quán)重遠(yuǎn)高于城市邊緣的空曠綠地山地通信補(bǔ)盲場(chǎng)景中村落聚集區(qū)的通信覆蓋權(quán)重遠(yuǎn)高于無(wú)人山區(qū)農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中作物種植核心區(qū)的監(jiān)測(cè)權(quán)重遠(yuǎn)高于閑置荒地。傳統(tǒng)的均勻覆蓋算法默認(rèn)區(qū)域內(nèi)所有位置的權(quán)重完全相等生成的Voronoi劃分會(huì)將無(wú)人機(jī)均勻分布在整個(gè)區(qū)域內(nèi)導(dǎo)致高價(jià)值區(qū)域的覆蓋資源投入不足出現(xiàn)監(jiān)測(cè)盲區(qū)或通信中斷而低價(jià)值區(qū)域的無(wú)人機(jī)部署密度過(guò)高造成算力與能量資源的浪費(fèi)。同時(shí)傳統(tǒng)集中式覆蓋優(yōu)化方法依賴(lài)全局中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行全局計(jì)算當(dāng)無(wú)人機(jī)集群規(guī)模擴(kuò)大、通信鏈路受環(huán)境遮擋時(shí)極易出現(xiàn)中心節(jié)點(diǎn)算力瓶頸、通信延遲過(guò)高甚至鏈路中斷的問(wèn)題魯棒性與實(shí)時(shí)性無(wú)法滿足實(shí)際任務(wù)需求。加權(quán)Lloyd松弛算法作為質(zhì)心Voronoi圖的經(jīng)典分布式迭代求解方法可將全局覆蓋優(yōu)化問(wèn)題拆解為每個(gè)無(wú)人機(jī)僅基于自身局部Voronoi單元信息即可完成的分布式更新步驟天然適配多智能體無(wú)中心協(xié)同的架構(gòu)。本研究針對(duì)非均勻權(quán)重區(qū)域下的多無(wú)人機(jī)覆蓋任務(wù)構(gòu)建完整的加權(quán)Lloyd松弛分布式覆蓋框架實(shí)現(xiàn)多無(wú)人機(jī)的自主協(xié)同部署在有限的無(wú)人機(jī)數(shù)量約束下最大化高價(jià)值區(qū)域的覆蓋性能。?? 運(yùn)行結(jié)果 參考文獻(xiàn)更多免費(fèi)數(shù)學(xué)建模和仿真教程關(guān)注領(lǐng)取團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢(mèng)#各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用#生產(chǎn)調(diào)度 #經(jīng)濟(jì)調(diào)度#裝配線調(diào)度#充電優(yōu)化#車(chē)間調(diào)度#發(fā)車(chē)優(yōu)化#水庫(kù)調(diào)度#三維裝箱#物流選址#貨位優(yōu)化#公交排班優(yōu)化#充電樁布局優(yōu)化#車(chē)間布局優(yōu)化#集裝箱船配載優(yōu)化#水泵組合優(yōu)化#解醫(yī)療資源分配優(yōu)化#設(shè)施布局優(yōu)化#可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化#背包問(wèn)題#風(fēng)電場(chǎng)布局#時(shí)隙分配優(yōu)化#最佳分布式發(fā)電單元分配#多階段管道維修#工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題 #應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址#基站選址#道路燈柱布置#樞紐節(jié)點(diǎn)部署#輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置#集裝箱調(diào)度 #機(jī)組優(yōu)化 #投資優(yōu)化組合 #云服務(wù)器組合優(yōu)化#天線線性陣列分布優(yōu)化#CVRP問(wèn)題#VRPPD問(wèn)題#多中心VRP問(wèn)題#多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問(wèn)題#多中心多車(chē)型的VRP問(wèn)題 # 動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)題 #雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP #充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP #油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃#混合流水車(chē)間問(wèn)題#訂單拆分調(diào)度問(wèn)題#公交車(chē)的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題#航班擺渡車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題#選址路徑規(guī)劃問(wèn)題#港口調(diào)度#港口岸橋調(diào)度#停機(jī)位分配#機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度#泄漏源定位#冷鏈#時(shí)間窗#多車(chē)場(chǎng)等#選址優(yōu)化#港口岸橋調(diào)度優(yōu)化#交通阻抗#重分配#停機(jī)位分配#機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度#通信上傳下載分配優(yōu)化#機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序#回歸#分類(lèi)#聚類(lèi)和降維#bp時(shí)序#回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)#ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序#回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)#SVM#CNN-SVM#LSSVM#RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序#CNN#TCN#GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序#ELM#KELM#RELM#DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序#GRU#Bi-GRU#CNN-GRU#CNN-BiGRU門(mén)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序#ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序#LSTM#BiLSTM#CNN-LSTM#CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序#RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序#DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序#FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序#RF隨機(jī)森林時(shí)序#回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)#BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序#回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)#PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)#模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和分類(lèi)#XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序#回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)#Transform各類(lèi)組合時(shí)序#回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)#風(fēng)電預(yù)測(cè)#光伏預(yù)測(cè)#電池壽命預(yù)測(cè)#輻射源識(shí)別#交通流預(yù)測(cè)#負(fù)荷預(yù)測(cè)#股價(jià)預(yù)測(cè)#PM2.5濃度預(yù)測(cè) #電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)#用電量預(yù)測(cè)#水體光學(xué)參數(shù)反演#NLOS信號(hào)識(shí)別#地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)#變壓器故障診斷#圖像處理方面#圖像識(shí)別 #圖像分割#圖像檢測(cè)#圖像隱藏#圖像配準(zhǔn)#圖像拼接#圖像融合#圖像增強(qiáng)#圖像壓縮感知#路徑規(guī)劃方面#旅行商問(wèn)題TSP #車(chē)輛路徑問(wèn)題VRP #MVRP#CVRP#VRPTW等 #無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃#無(wú)人機(jī)協(xié)同#無(wú)人機(jī)編隊(duì)#機(jī)器人路徑規(guī)劃#柵格地圖路徑規(guī)劃#多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題#充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP #雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP #油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃 #船舶航跡規(guī)劃 #全路徑規(guī)劃規(guī)劃 # 倉(cāng)儲(chǔ)巡邏 #公交車(chē)時(shí)間調(diào)度#水庫(kù)調(diào)度優(yōu)化#多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化#無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面#無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃 #無(wú)人機(jī)控制#無(wú)人機(jī)編隊(duì)#無(wú)人機(jī)協(xié)同#無(wú)人機(jī)任務(wù)分配#無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化#車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃 ##通信方面#傳感器部署優(yōu)化 #通信協(xié)議優(yōu)化#路由優(yōu)化#目標(biāo)定位優(yōu)化#Dv-Hop定位優(yōu)化 #Leach協(xié)議優(yōu)化#WSN覆蓋優(yōu)化#組播優(yōu)化#RSSI定位優(yōu)化#水聲通信#通信上傳下載分配#信號(hào)處理方面#信號(hào)識(shí)別 #信號(hào)加密#信號(hào)去噪#信號(hào)增強(qiáng)#雷達(dá)信號(hào)處理#信號(hào)水印嵌入提取#肌電信號(hào)#腦電信號(hào)#信號(hào)配時(shí)優(yōu)化#心電信號(hào)#DOA估計(jì)#編碼譯碼#變分模態(tài)分解#管道泄漏#濾波器#數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪 #數(shù)字信號(hào)調(diào)制#誤碼率#信號(hào)估計(jì)#DTMF#信號(hào)檢測(cè)#電力系統(tǒng)方面#微電網(wǎng)優(yōu)化 #無(wú)功優(yōu)化#配電網(wǎng)重構(gòu)#儲(chǔ)能配置#有序充電#MPPT優(yōu)化#家庭用電#電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè) #電力設(shè)備故障診斷#電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波 #多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用#光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法 #電動(dòng)汽車(chē)充放電優(yōu)化#微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化#儲(chǔ)能優(yōu)化#家庭用電優(yōu)化#供應(yīng)鏈優(yōu)化\智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度#虛擬電廠#能源消納#風(fēng)光出力#控制策略#多目標(biāo)優(yōu)化#博弈能源調(diào)度#魯棒優(yōu)化