排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
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多AUV(Autonomous Underwater Vehicle)在实际水下环境中执行搜索任务时,水流对AUV的航行造成较大影响,使得搜索路径增长,整个搜索团队消耗更多能量.提出了一种将速度矢量合成算法嵌入生物启发神经网络的综合算法.利用生物启发神经网络规划出搜索路径,由于水流影响,其规划的路径较长,引入速度矢量合成算法抵消水流对AUV的影响,优化每个AUV的搜索路径,在不同水流环境中进行多AUV目标搜索仿真.通过与没有引入速度矢量合成的生物启发神经网络算法对比,证明所提方法搜索路径更短、更节省能量. 相似文献
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