Grey Wolf Optimization (GWO) algorithm Based Unmanned Combat Aerial Vehicles (UCAVs) Path Planning
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Date
2023
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Abstract
Ce mémoire de master explore l'application de l'algorithme d'Optimisation du Loup Gris (GWO) pour la
planification de trajets de Véhicules Aériens de Combat Non Habités (UCAV). La planification de trajets
pour les UCAV est essentielle pour assurer la sécurité et l'efficacité du véhicule, mais les méthodologies
actuelles échouent souvent en raison de la grande complexité et des exigences en temps réel de ces
systèmes. Malgré plusieurs algorithmes d'intelligence en essaim proposés pour résoudre ce problème,
leur efficacité varie en fonction de l'échelle et de la complexité des UCAV. Ce mémoire vise à appliquer
et évaluer l'algorithme GWO dans ce contexte, dans l'espoir de surmonter les défis inhérents à la
planification de trajets des UCAV. Le travail est organisé en une vue d'ensemble des UAV et UCAV, le
développement d'un modèle de planification de trajets pour les UCAV, une analyse des algorithmes
métaheuristiques, et enfin l'application du GWO à la planification de trajets des UCAV à travers des tests
de simulation.