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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明提出一种基于改进鸽群算法的无人机飞控系统参数优化方法及相关设备，方法包括：S1，针对飞控系统中的待优化参数，初始化鸽群，其中，鸽群中鸽群序列是应用改进的蒙特卡罗采样方法生成得到；S2，计算每个鸽群个体的适应度；S3，根据每个鸽群个体的适应度对搜索位置进行更新；S4，根据每个鸽群个体更新后的坐标对寻优区域进行动态调整；S5，判断是否达到最大寻优步数，如果是则获取适应度最小的鸽群个体，该鸽群个体各维所对应的值即为最终优化所得到的无人机飞控系统的参数值，否则返回S2。本发明可以解决无人机飞控系统参数优化过程中可能陷入局部最优、后期收敛速度变慢的问题。
主权项：1.一种基于改进鸽群算法的无人机飞控系统参数优化方法，其特征在于，包括：S1，针对飞控系统中的待优化参数，初始化鸽群，其中，鸽群中鸽群序列是应用改进的蒙特卡罗采样方法生成得到；S2，计算每个鸽群个体的适应度；S3，根据每个鸽群个体的适应度对搜索位置进行更新；S4，根据每个鸽群个体更新后的坐标对寻优区域进行动态调整；S5，判断是否达到最大寻优步数，如果是则获取适应度最小的鸽群个体，该鸽群个体各维所对应的值即为最终优化所得到的无人机飞控系统的参数值，否则返回S2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种基于改进鸽群算法的无人机飞控系统参数优化方法及相关设备
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