مسیریابی بهینه پهپاد مبتنی بر الگوریتم چندین هدفه تکاملی بردار مرجع هدایت شده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی رایانه و فناوری اطلاعات، دانشگاه علو م وفنون هوایی شهید ستاری

2 دانشیار مهندسی برق دانشگاه علوم و فنون هوایی شهید ستاری

چکیده

در مسیریابی پهپاد، به حداقل رساندنِ همزمانِ مسافت طی شده و تهدیدِ تشخیصِ رادار، دو معیار در بسیاری از کاربردهای نظامی است. استفاده از الگوریتم‌های بهینه سازی چندین هدفه تکاملی، در مسایلی که دارای اهداف متضاد هستند، می‌تواند نقش موثری در افزایش راندمان این مسایل داشته باشد. در این مقاله، مسئله برنامه‌ریزی مسیرِ پهپادِ چند منظوره بررسی می‌شود که یک الگوریتم بهینه‌سازی چندین هدفه برای حل یک مسئله برنامه‌ریزی مسیرِ پهپاد با اهداف متعدد، ارائه می‌شود. روش حل پیشنهادی، الگوریتم چندین هدفه تکاملی بردار مرجع هدایت شده می‌باشد. در این مقاله، از یک سَکّو در بستر نرم‌افزار متلب ، به نام پِلَت ای ام اّ ، استفاده شده است. روش پیشنهادی با سایر الگوریتم‌های تکاملی چند هدفه و چندین هدفه تکاملی که اخیر ارائه شده‌اند، مورد مقایسه و ارزیابی قرار گرفته و نتایج بدست آمده با معیار ارزیابی فرا حجم که تمام دسته‌بندی‌های لازم (همگرایی، تنوع و قدرتمندی) را پوشش می‌دهد، بیان شده است. مساله، بر روی دو گروه از مسایل بهینه‌‌سازی، تست و پیاده‌‌سازی شده‌‌اند. با مقایسه نتایج ارائه شده، مشاهده می‌شود که الگوریتم چندین هدفه تکاملی بردار مرجع هدایت شده، عملکرد بهتری از نظر کمی و پیچیدگی محاسباتی نسبت به سایر الگوریتم‌های مقایسه شده دارد و نرخ همگرایی، تنوع و قدرتمندی این الگوریتم نسبت به سایر الگوریتم-های مقایسه شده بالاتر است.

کلیدواژه‌ها


[1]        S. Sabino, N. Horta, and A. Grilo, "Centralized unmanned aerial vehicle mesh network placement scheme: A multi-objective evolutionary algorithm approach," Sensors, vol. 18, no. 12, p. 4387, 2018.
[2]        C. Ramirez-Atencia and D. Camacho, "Constrained multi-objective optimization for multi-UAV planning," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 10, no. 6, pp. 2467-2484, 2019.
[3]        P. Champasak, N. Panagant, N. Pholdee, S. Bureerat, and A. R. Yildiz, "Self-adaptive many-objective meta-heuristic based on decomposition for many-objective conceptual design of a fixed wing unmanned aerial vehicle," Aerospace Science and Technology, vol. 100, p. 105783, 2020.
[4]        X. Zhen, Z. Enze, and C. Qingwei, "Rotary unmanned aerial vehicles path planning in rough terrain based on multi-objective particle swarm optimization," Journal of Systems Engineering and Electronics, vol. 31, no. 1, pp. 130-141, 2020.
[5]        X. Yu, C. Li, and G. G. Yen, "A knee-guided differential evolution algorithm for unmanned aerial vehicle path planning in disaster management," Applied Soft Computing, vol. 98, p. 106857, 2021.
[6]        B. Li, J. Li, K. Tang, and X. Yao, "Many-objective evolutionary algorithms: A survey," ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 48, no. 1, pp. 1-35, 2015.
[7]        R. Cheng, Y. Jin, M. Olhofer, and B. Sendhoff, "A reference vector guided evolutionary algorithm for many-objective optimization," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 20, no. 5, pp. 773-791, 2016.
[8]        Y. Tian, R. Cheng, X. Zhang, and Y. Jin, "PlatEMO: A MATLAB platform for evolutionary multi-objective optimization [educational forum]," IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 12, no. 4, pp. 73-87, 2017.
[9]        S. Huband, P. Hingston, L. Barone, and L. While, "A review of multiobjective test problems and a scalable test problem toolkit," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 10, no. 5, pp. 477-506, 2006.
[10]      Q. Zhang, A. Zhou, and Y. Jin, "RM-MEDA: A regularity model-based multiobjective estimation of distribution algorithm," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 12, no. 1, pp. 41-63, 2008.
[11]      M. Li and X. Yao, "Quality Evaluation of Solution Sets in Multiobjective Optimisation: A Survey."
[12]      D. A. Van Veldhuizen and G. B. Lamont, "Evolutionary computation and convergence to a pareto front," in Late breaking papers at the genetic programming 1998 conference, 1998, pp. 221-228.
[13]      H. Wang, Y. Jin, and X. Yao, "Diversity assessment in many-objective optimization," IEEE transactions on cybernetics, vol. 47, no. 6, pp. 1510-1522, 2017.
[14]      J. R. Schott, "Fault Tolerant Design Using Single and Multicriteria Genetic Algorithm Optimization," AIR FORCE INST OF TECH WRIGHT-PATTERSON AFB OH1995.
[15]      A. Goli, H. K. Zare, R. Tavakkoli‐Moghaddam, and A. Sadegheih, "Multiobjective fuzzy mathematical model for a financially constrained closed‐loop supply chain with labor employment," Computational Intelligence, 2019.
[16]      A. Zhou, Q. Zhang, Y. Jin, E. Tsang, and T. Okabe, "A model-based evolutionary algorithm for bi-objective optimization," in Evolutionary Computation, 2005. The 2005 IEEE Congress on, 2005, vol. 3, pp. 2568-2575: IEEE.
[17]      K. Deb, Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. John Wiley & Sons, 2001.
[18]      P. Gholamnezhad, A. Broumandnia, and V. Seydi, "An inverse model‐based multiobjective estimation of distribution algorithm using Random‐Forest variable importance methods," Computational Intelligence, 2020.
[19]      W. Mkaouer et al., "Many-objective software remodularization using NSGA-III," ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), vol. 24, no. 3, pp. 1-45, 2015.
[20]      L. Pan, C. He, Y. Tian, H. Wang, X. Zhang, and Y. Jin, "A classification-based surrogate-assisted evolutionary algorithm for expensive many-objective optimization," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 23, no. 1, pp. 74-88, 2018.