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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박지훈 (부산대학교 항공우주공학과 비행역학실험실) 민찬오 (부산대학교 항공우주공학과 비행역학실험실) 이대우 (부산대학교 항공우주공학과 비행역학실험실) 장우혁 (국방과학연구소 제7기술연구본부)
저널정보
한국항공운항학회 한국항공운항학회지 한국항공운항학회지 제26권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
54 - 60 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

유전알고리즘을 활용한 무인기의 다중 임무 계획 최적화 시스템 개발 및 시뮬레이션을 통한 성능 검증
박지훈 ,  이대우 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2021.11 학술대회자료

2019

운용시간 제약조건이 있는 무인기의 유전알고리즘 기반 복수 임무 계획 최적화
박지훈 ,  이대우 ,  장우혁 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2019.04 학술대회자료

2018

유전 알고리즘을 활용한 무인기의 다중 임무 계획 최적화
박지훈 ,  민찬오 ,  이대우 외 1명 한국항공운항학회지 2018.01 학술저널

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This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).
#무인항공기 #유전알고리즘 #임무 계획 #계획 최적화 #실시간 계획

목차

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참고문헌 (7)

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Bianchi, L. / 2009 / A survey on metaheuristics for stochastic combinatorial optimization / Natural Computing 8(2):239~287 Crossref Grefenstette, J. / 1985 / Genetic algorithms for the traveling salesman problem / Proceedings of the first International Conference on Genetic Algorithms and their Applications :160~168 google schola Holland, J. H. / 1992 / Genetic algorithms / Scientific american 267(1):66~73 Crossref Jin Kang Gue / 2004 / Genetic Algorithm and applications / Kyowoosa :203~206 google schola 전민제 / 2013 / Mixed Integer Linear Programming을 이용한 온칩 크로스바 네트워크 토폴로지 합성 / 전자공학회논문지 50(1):166~173 dbpia

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