MATLAB に基づくシミュレーテッド アニーリング戦略最適化免疫アルゴリズムは、UAV の協調的な最適化と割り当ての問題を解決します。
UAV の協調最適割り当て問題は、複数の UAV のタスク割り当てと経路計画を含む、重要かつ複雑な最適化問題です。この問題を効果的に解決するには、シミュレーテッド アニーリング戦略と免疫アルゴリズムを組み合わせて最適化します。この記事では、MATLAB を使用してこの最適化プロセスを実装するコードを作成する方法を紹介します。
まず、問題のコンテキストと目標を定義しましょう。それぞれが特定の場所と時間枠を持つ一連のタスクを実行する必要があるドローンのフリートを考えてみましょう。私たちの目標は、全体の実行時間とエネルギー消費を最小限に抑えるための最適な UAV タスク割り当てと経路計画スキームを見つけることです。
次に、シミュレーテッドアニーリング戦略と免疫アルゴリズムの基本原理を紹介し、それらを組み合わせて UAV の協調最適割り当て問題を解決します。
シミュレーテッド アニーリング戦略は、最適解を検索するために固体アニーリング プロセス中の原子の動きをシミュレートする、確率ベースのグローバル最適化アルゴリズムです。このアルゴリズムは、より劣悪な解の可能性を受け入れることによって局所的な最適解に陥ることを回避し、それによって探索空間内で全体的な最適解を見つけるのに役立ちます。
免疫アルゴリズムは、生物学的免疫システムにヒントを得て開発された最適化アルゴリズムです。免疫系における抗体の選択、クローニング、突然変異などのプロセスをシミュレートすることで最適化を実現します。免疫アルゴリズムは、強力なグローバル検索機能と高速な収束を備えています。
以下は、MATLAB を使用してシミュレーテッド アニーリング戦略最適化免疫アルゴリズムを実装するコード例です。
% 参数设置
T0 = 100; % 初始温度
Tf = 1;