Thiết lập và giải bài toán nhiệm vụ bay tên lửa trên tàu ứng dụng giải thuật tối ưu hóa bầy đàn
Từ khóa:
Bài toán nhiệm vụ bay, Bài toán đa nhiệm, Giải thuật tối ưu, Tối ưu hóa bầy đàn, PSO, Tên lửaTóm tắt
Bài toán xây dựng nhiệm vụ bay đáp ứng đầy đủ các yêu cầu cả về kỹ thuật và chiến thuật sẽ góp phần rất lớn vào hiệu quả của đòn công kích tên lửa. Tự động hóa quy trình giải bài toán này cũng có ý nghĩa lớn như giảm thời gian vận hành và sử dụng tên lửa có hiệu quả. Bài báo này giới thiệu một giải thuật tối ưu cho bài toán nhiệm vụ bay tên lửa trên tàu. Mô hình toán đề xuất là sự kết hợp của các hàm tương ứng với các nhiệm vụ riêng lẻ, trong đó có thể tồn tại sự xung đột, vào một bài toán đa nhiệm. Thuật giải Tối ưu hóa bầy đàn, sau đó, được lựa chọn cho quy trình tự động giải bài toán. Kết quả cho thấy, bài toán và thuật giải đề xuất giúp giảm thời gian tính toán, sử dụng tên lửa đúng tính năng, đặc biệt là đảm bảo được năng lực hoàn thành nhiệm vụ của đơn vị bắn.
Tài liệu tham khảo
N.K. Jaiswal, “Military operations research. Quantitative decision making,” Kluwer’s International Series, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, (1997).
S. Karaman, and E. Frazzoli, “Linear temporal logic vehicle routing with applications to multi‐ UAV mission planning,” International Journal of Robust and Nonlinear Control, Vol. 21, no. 12, pp. 1372-1395, (2012).
Y. V. Pehlivanoglu, “A new vibrational genetic algorithm enhanced with a voronoi diagram for path planning of autonomous UAV,” Aerospace Science and Technology, Vol. 16, no. 1, pp. 47–55, (2012).
Y. Wei, M.B. Blake, G.R. Madey, “An Operation-Time Simulation Framework for UAV Swarm Configuration and Mission Planning,” Procedia Computer Science, Vol. 18, (2013), pp. 1949-1958.
C. Ramirez-Atencia, G. Bello-Orgaz, D. María, R-Moreno & D. Camacho, “Solving complex multi-UAV mission planning problems using multi-objective genetic algorithms,” Soft Computing, Vol. 21, pp. 4883–4900, (2017).
L. Geng, Y. F. Zhang, J. J. Wang, J. Y. H. Fuh, S. H. Teo, “Mission planning of autonomous UAVs for urban surveillance with evolutionary algorithms,” in 10th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA), (2013), pp. 828-833. IEEE.
V. T. Hoang, M. D. Phung, T. H. Dinh, and Q. P. Ha, "System architecture for real-time surface inspection using multiple UAVs," IEEE Systems Journal, Vol. 14, no. 2, pp. 29252934, (2020).
Alexandra M. Newman, Richard E. Rosenthal, Javier Salmerón, Gerald G. Brown, Wilson Price, Anton Rowe, Charles F. Fennemore, Robert L. Taft, “Optimizing Assignment of Tomahawk Cruise Missile Missions to Firing Units”, Naval Research Logistics (NRL) 58(3), (2011), pp. 281-294.
J. Kennedy and R. C. Eberhart, “Particle swarm optimization,” in Proceedings of ICNN'95international conference on neural networks, IEEE, (1995), Vol. 4, pp. 1942-1948.
Y. Shi and R. C. Eberhart, “Parameter selection in particle swarm optimization,” in International conference on evolutionary programming. Springer, (1998), pp. 591–600.
