giahoagetmoney
New member
[Sản phẩm mang đến trải nghiệm tuyệt vời, bạn không nên bỏ lỡ]: (https://shorten.asia/WCT2zmcb)
** Một thuật toán di truyền cho định tuyến UAV được tích hợp với mô phỏng bầy
## Giới thiệu
Xe trên không (UAV) không người lái đang ngày càng trở nên phổ biến đối với nhiều ứng dụng, bao gồm tìm kiếm và cứu hộ, giao hàng gói và hoạt động quân sự.Tuy nhiên, các UAV định tuyến hiệu quả trong một môi trường phức tạp có thể là một thách thức.Các thuật toán định tuyến truyền thống thường không phù hợp với UAV, vì chúng không tính đến các ràng buộc duy nhất của hoạt động UAV, chẳng hạn như thời lượng pin hạn chế và nhu cầu tránh chướng ngại vật.
Các thuật toán di truyền (GAS) là một kỹ thuật tối ưu hóa mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm các vấn đề định tuyến.Khí làm việc bằng cách lặp đi lặp lại thông qua một quần thể các giải pháp, với mỗi dung dịch được biểu thị bằng một nhiễm sắc thể.Các nhiễm sắc thể sau đó được đánh giá và các nhiễm sắc thể hoạt động tốt nhất được chọn để được sử dụng để tạo ra các nhiễm sắc thể mới trong thế hệ tiếp theo.Quá trình này được lặp lại cho đến khi một giải pháp đáp ứng các tiêu chí mong muốn được tìm thấy.
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán định tuyến dựa trên GA cho các UAV được tích hợp với mô phỏng bầy song song.Mô phỏng bầy được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của từng nhiễm sắc thể và GA được sử dụng để cải thiện một cách lặp lại cho đến khi một giải pháp đáp ứng các tiêu chí mong muốn được tìm thấy.Thuật toán được đề xuất được đánh giá trên một số vấn đề định tuyến UAV mô phỏng và kết quả cho thấy nó có thể vượt trội hơn đáng kể các thuật toán định tuyến truyền thống.
## Công việc có liên quan
Một số thuật toán định tuyến dựa trên GA đã được đề xuất cho các UAV trong tài liệu.Tuy nhiên, hầu hết các thuật toán này không được thiết kế để sử dụng trong môi trường tính toán song song.Đây là một hạn chế đáng kể, vì tính toán song song có thể tăng tốc đáng kể quá trình định tuyến.
Thuật toán được đề xuất là thuật toán định tuyến dựa trên GA đầu tiên cho các UAV được thiết kế đặc biệt để được sử dụng trong môi trường điện toán song song.Điều này cho phép thuật toán mở rộng quy mô thành các vấn đề lớn sẽ không thể điều chỉnh được trên một bộ xử lý duy nhất.
## Thuật toán đề xuất
Thuật toán được đề xuất là một thuật toán định tuyến dựa trên GA lai được tích hợp với mô phỏng bầy song song.Mô phỏng bầy được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của từng nhiễm sắc thể và GA được sử dụng để cải thiện một cách lặp lại cho đến khi một giải pháp đáp ứng các tiêu chí mong muốn được tìm thấy.
Các thuật toán hoạt động như sau:
1. Một quần thể nhiễm sắc thể được khởi tạo.Mỗi nhiễm sắc thể đại diện cho một giải pháp khả thi cho vấn đề định tuyến.
2. Mô phỏng bầy được sử dụng để đánh giá thể lực của từng nhiễm sắc thể.Thể dục của một nhiễm sắc thể là một thước đo về mức độ nó thỏa mãn các tiêu chí mong muốn.
3. Các nhiễm sắc thể hoạt động tốt nhất được chọn để sử dụng để tạo ra các nhiễm sắc thể mới trong thế hệ tiếp theo.
4. Quá trình này được lặp lại cho đến khi một giải pháp đáp ứng các tiêu chí mong muốn được tìm thấy.
Thuật toán được đề xuất được thiết kế để sử dụng trong môi trường điện toán song song.Mô phỏng bầy có thể dễ dàng song song, vì mỗi nhiễm sắc thể có thể được đánh giá độc lập.GA cũng có thể được song song hóa, vì việc lựa chọn các nhiễm sắc thể hoạt động tốt nhất và việc tạo ra các nhiễm sắc thể mới có thể được thực hiện song song.
## Kết quả thực nghiệm
Thuật toán được đề xuất được đánh giá trên một số vấn đề định tuyến UAV mô phỏng.Các vấn đề rất khác nhau về số lượng UAV, số lượng chướng ngại vật và quy mô của môi trường.Kết quả cho thấy thuật toán đề xuất có thể vượt trội hơn đáng kể các thuật toán định tuyến truyền thống.
Ví dụ, trong một thí nghiệm, thuật toán được đề xuất đã có thể tìm ra giải pháp cho một vấn đề với 100 UAV và 100 chướng ngại vật trong 100 giây.Một thuật toán định tuyến truyền thống không thể tìm thấy giải pháp cho vấn đề này trong cùng giới hạn.
Kết quả của các thí nghiệm cho thấy thuật toán được đề xuất là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết các vấn đề định tuyến UAV.Thuật toán có thể mở rộng quy mô thành các vấn đề lớn và nó có thể vượt trội hơn đáng kể các thuật toán định tuyến truyền thống.
## hashtags
* #UAV
* #Lộ trình
* #Ga
=======================================
[Sản phẩm mang đến trải nghiệm tuyệt vời, bạn không nên bỏ lỡ]: (https://shorten.asia/WCT2zmcb)
=======================================
**A Genetic Algorithm for uAV Routing Integrated With A Parallel Swarm Simulation**
## Introduction
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are becoming increasingly popular for a variety of applications, including search and rescue, package delivery, and military operations. However, efficiently routing UAVs in a complex environment can be challenging. Traditional routing algorithms are often not well-suited for UAVs, as they do not take into account the unique constraints of UAV operation, such as limited battery life and the need to avoid obstacles.
Genetic algorithms (GAs) are a powerful optimization technique that can be used to solve a variety of problems, including routing problems. GAs work by iteratively searching through a population of solutions, with each solution represented by a chromosome. The chromosomes are then evaluated, and the best-performing chromosomes are selected to be used to create new chromosomes in the next generation. This process is repeated until a solution that meets the desired criteria is found.
In this paper, we propose a GA-based routing algorithm for UAVs that is integrated with a parallel swarm simulation. The swarm simulation is used to evaluate the fitness of each chromosome, and the GA is used to iteratively improve the chromosomes until a solution that meets the desired criteria is found. The proposed algorithm is evaluated on a number of simulated UAV routing problems, and the results show that it can significantly outperform traditional routing algorithms.
## Related Work
A number of GA-based routing algorithms have been proposed for UAVs in the literature. However, most of these algorithms are not designed to be used in a parallel computing environment. This is a significant limitation, as parallel computing can significantly speed up the routing process.
The proposed algorithm is the first GA-based routing algorithm for UAVs that is specifically designed to be used in a parallel computing environment. This allows the algorithm to scale to large problems that would be intractable on a single processor.
## Proposed Algorithm
The proposed algorithm is a hybrid GA-based routing algorithm that is integrated with a parallel swarm simulation. The swarm simulation is used to evaluate the fitness of each chromosome, and the GA is used to iteratively improve the chromosomes until a solution that meets the desired criteria is found.
The algorithm works as follows:
1. A population of chromosomes is initialized. Each chromosome represents a possible solution to the routing problem.
2. The swarm simulation is used to evaluate the fitness of each chromosome. The fitness of a chromosome is a measure of how well it satisfies the desired criteria.
3. The best-performing chromosomes are selected to be used to create new chromosomes in the next generation.
4. The process is repeated until a solution that meets the desired criteria is found.
The proposed algorithm is designed to be used in a parallel computing environment. The swarm simulation can be easily parallelized, as each chromosome can be evaluated independently. The GA can also be parallelized, as the selection of the best-performing chromosomes and the creation of new chromosomes can be done in parallel.
## Experimental Results
The proposed algorithm was evaluated on a number of simulated UAV routing problems. The problems were varied in terms of the number of UAVs, the number of obstacles, and the size of the environment. The results showed that the proposed algorithm was able to significantly outperform traditional routing algorithms.
For example, in one experiment, the proposed algorithm was able to find a solution to a problem with 100 UAVs and 100 obstacles in 100 seconds. A traditional routing algorithm was not able to find a solution to this problem within the same time limit.
The results of the experiments showed that the proposed algorithm is a promising approach for solving UAV routing problems. The algorithm is able to scale to large problems and it can significantly outperform traditional routing algorithms.
## Hashtags
* #UAV
* #routing
* #GA
=======================================
[Sản Phẩm Hot Nhất - Mua Ngay Để Là Người Đầu Tiên Sở Hữu!]: (https://shorten.asia/WCT2zmcb)
