基于改進(jìn)象群算法的多傳感器資源調(diào)度方法

摘要： 針對傳統(tǒng)多傳感器調(diào)度模型構(gòu)建時要素考慮不周全，求解算法控制參數(shù)多、全局尋優(yōu)能力弱、收斂速度慢等問題，在綜合考慮傳感器探測有利度、傳感器負(fù)載、傳感器交接次數(shù)和約束條件下優(yōu)化傳感器調(diào)度模型，借鑒正余弦算法(SCA)和反向?qū)W習(xí)(OBL)機(jī)制對象群(EHO)算法進(jìn)行改進(jìn)，并將其應(yīng)用到傳感器調(diào)度模型求解過程中。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法顯著增強(qiáng)了全局搜索能力和收斂速度，驗(yàn)證了調(diào)度模型的可行...