Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Một bộ tối ưu hóa rắn cải tiến đa chiến lược cho các vấn đề lập kế hoạch đường đi của UAV ba chiều và kỹ thuật

Created by
  • Haebom

Tác giả

Li Genliang, Yaxin Cui, Jinyu Su

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một thuật toán tối ưu hóa rắn cải tiến đa chiến lược (MISO) mới để giải quyết vấn đề tốc độ hội tụ chậm và xu hướng rơi vào cực trị cục bộ của thuật toán tối ưu hóa rắn (SO) thông thường. MISO khắc phục những hạn chế của SO thông qua chiến lược nhiễu loạn ngẫu nhiên thích ứng dựa trên hàm sin, chiến lược bay Levy thích ứng dựa trên hệ số kích thước và các đỉnh, và chiến lược cập nhật vị trí kết hợp đỉnh và chuyển động Brown. Sử dụng 30 bộ kiểm thử CEC2017 và CEC2022, chúng tôi so sánh MISO với 11 thuật toán khác và chứng minh hiệu suất vượt trội của nó về chất lượng và độ ổn định của giải pháp. Hơn nữa, chúng tôi áp dụng MISO vào lập kế hoạch đường đi 3D cho máy bay không người lái (UAV) và sáu bài toán thiết kế kỹ thuật để kiểm chứng tính ứng dụng thực tế của nó, khẳng định hiệu quả của MISO.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày thuật toán MISO, giúp cải thiện hiệu quả những hạn chế của thuật toán SO hiện tại.
Cải thiện tốc độ hội tụ và tăng khả năng thoát khỏi trạng thái tối ưu cục bộ thông qua nhiều chiến lược thích ứng khác nhau.
Thể hiện hiệu suất tuyệt vời trong nhiều lĩnh vực như chức năng thử nghiệm CEC2017 và CEC2022, lập kế hoạch đường bay UAV và các vấn đề thiết kế kỹ thuật.
Trình bày tính ứng dụng thực tế của thuật toán MISO.
Limitations:
Thiếu giải thích chi tiết về việc điều chỉnh tham số của thuật toán đề xuất.
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát trên các loại vấn đề khác nhau.
Cần phân tích thêm để xác định xem các thiết lập tham số được tối ưu hóa cho một vấn đề cụ thể có thể được áp dụng cho các vấn đề khác hay không.
👍