Användningen av obemannade luftfartyg ökar snabbt i allt fler tillämpningar där militär användning är bland de äldsta. Ett av de grundläggande problemen i kontrollen av de obemannade stridsflygplanen är det vägplaneringsproblem som syftar på att fastställa den optimala rutten från startpositionen till målet, där optimalitet kan definieras på många sätt. Path planering representerar ett multi-objektive begränsad hård optimering problem. I detta papper har vi justerat en nyligen svärmen intelligens hjärna stormoptimering algoritm för att hitta den obemannade stridsflyget optimal väg med tanke på bränsleförbrukning och säkerhetsnivå. Den föreslagna metoden testades och jämfördes med elva olika metoder från litteratur. Baserat på simuleringsresultaten kan man dra slutsatsen att vårt föreslagna tillvägagångssätt är robust, uppvisar bättre prestanda i nästan alla fall och har potential för ytterligare förbättringar.
På samma sätt, Edin Dolicanin REF, tillämpade en ändring av BrainStorm Optimization (BSO) Algoritm för att hitta den optimala vägen för ett obemannade stridsflygplan (UCAV) samtidigt som bränsleförbrukning och säkerhetsgrad som ett mått.
Unmanned Combat Aerial Vehicle Path Planning by Brain Storm Optimization Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Studies in Informatics and Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}