【摘 要】
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针对大型公共区域内的危险品扩散源溯源定位问题,合理运用无人智能系统和路径规划技术,开展了三边定位法-单纯形算法的混合型算法研究。为了相对减少无人车系统在动态溯源路
【机 构】
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清华大学工程物理系,北京信息科技大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61803223,71790613）;佛山-清华产学研合作协同创新专项资金（2018THFS0302）;国家重点研发计划（2018YFC0807002）
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针对大型公共区域内的危险品扩散源溯源定位问题,合理运用无人智能系统和路径规划技术,开展了三边定位法-单纯形算法的混合型算法研究。为了相对减少无人车系统在动态溯源路径中的检测节点数目,有效实现长距离快速搜索,并且保证高精确度和收敛性,首先提出一种混合型遗传算法,结合了三边定位法的迭代更新能力和单纯形算法的保守优化策略。同时在种群交叉变异中引入了组合数方法,修正了现有算法的实用性问题。仿真实验显示,该算法在收敛精度和成功率上均表现出良好的性能,定位效率相较现有算法提高了一个数量级以上。
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