Obemannade luftfarkoster (UAV) har genomgått en betydande ökning under det senaste årtiondet för både militära och civila tillämpningar som sträcker sig från brand- och sjöräddning till militär övervakning och detektering av mål. Medan denna teknik nu är mogen för en enda UAV, behövs nya metoder för att driva UAV i svärmar, även kallade flottor. Detta arbete fokuserar på mobilitetshantering av en enda autonom svärm av UAV som uppdrag är att täcka ett visst område för att samla in information. Flera begränsningar tillämpas på svärmen för att lösa detta problem på grund av det militära sammanhanget. För det första måste UAV:s rörlighet vara så oförutsägbar som möjligt för att förhindra eventuell UAV-spårning. Markkontrollstationens (GCS) operatör(er) behöver dock fortfarande kunna förutse UAV:s vägar. Slutligen är de UAV autonoma för att garantera uppdragets kontinuitet i en fientlig miljö och metoden måste fördelas för att säkerställa feltolerans i systemet. För att lösa detta problem introducerar vi Chaotic Ant Colony Optimization to Coverage (CACOC) algoritm som kombinerar en Ant Colony Optimization approach (ACO) med ett kaotiskt dynamiskt system. CACOC tillåter ett deterministiskt men oförutsägbart system. Dess prestanda jämförs med andra toppmoderna modeller från litteraturen med hjälp av flera täckningsrelaterade mått, d.v.s. täckningsgrad, den senaste tidens täckning och rättvisa. Numeriska resultat som erhållits genom simulering understryker prestandan hos vår CACOC metod: en deterministisk metod med un-
Rosalie m.fl. REF föreslår att man kombinerar kvantkolonioptimering med kaotisk dynamik för att förbättra täckningen av ett visst område.
From Random Process to Chaotic Behavior in Swarms of UAVs
{'venue': "DIVANet '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}