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公开(公告)号：CN113780787A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111022821.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂水环境下的多移动平台系统的协同任务分配方法，本方法使鲸鱼群中每个个体所处的空间位置都包含了一组任务分配方案，通过代价函数的大小来衡量个体所处空间位置的优劣。同时在算法每次迭代过程中，根据粒子群算法得到的当代的最优粒子位置，替换掉最差的鲸鱼个体位置，鲸鱼再利用自身的觅食策略不断更新鲸鱼个体位置直至获取最佳鲸鱼位置，即获得最佳任务分配方案。本方法将粒子群算法引入到鲸鱼算法中共同求解优化问题，利用粒子群算法在每代循环中的得到最优粒子位置来替代鲸鱼群中的最差鲸鱼位置，避免了鲸鱼算法容易陷入到局部最优的问题，提高了算法搜索到更优解的可能性。
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公开(公告)号：CN109447359A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811310492.9
申请日：2018-11-06
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种数据采集点部署方法及系统，结合待检测水域的网格覆盖率和水质特征非均匀分布环境场的标量场重构误差，构建适应度函数，然后利用粒子群优化算法与引力搜索算法对采样点位置集合进行寻优处理，确定采样点位置集合的最优解及所述最优解对应的适应度值，根据采样点位置集合的最优解部署数据采样点。该方法对水域的最大化覆盖监测的同时，能够较好的重构整个水域的水质分布特征，从而根据其采样值能够较好的的反映整个水环境监测区域的水质。
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公开(公告)号：CN109447359B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201811310492.9
申请日：2018-11-06
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种数据采集点部署方法及系统，结合待检测水域的网格覆盖率和水质特征非均匀分布环境场的标量场重构误差，构建适应度函数，然后利用粒子群优化算法与引力搜索算法对采样点位置集合进行寻优处理，确定采样点位置集合的最优解及所述最优解对应的适应度值，根据采样点位置集合的最优解部署数据采样点。该方法对水域的最大化覆盖监测的同时，能够较好的重构整个水域的水质分布特征，从而根据其采样值能够较好的的反映整个水环境监测区域的水质。
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公开(公告)号：CN113780787B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111022821.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种复杂水环境下的多移动平台系统的协同任务分配方法，本方法使鲸鱼群中每个个体所处的空间位置都包含了一组任务分配方案，通过代价函数的大小来衡量个体所处空间位置的优劣。同时在算法每次迭代过程中，根据粒子群算法得到的当代的最优粒子位置，替换掉最差的鲸鱼个体位置，鲸鱼再利用自身的觅食策略不断更新鲸鱼个体位置直至获取最佳鲸鱼位置，即获得最佳任务分配方案。本方法将粒子群算法引入到鲸鱼算法中共同求解优化问题，利用粒子群算法在每代循环中的得到最优粒子位置来替代鲸鱼群中的最差鲸鱼位置，避免了鲸鱼算法容易陷入到局部最优的问题，提高了算法搜索到更优解的可能性。
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