1、网络系统国际会议相关内容综述

网络系统国际会议相关内容综述

会议概况

2018 年 5 月,第六届网络系统国际会议(NETYS)在摩洛哥的索维拉举行。此次会议共收到 85 份投稿,由 39 位来自网络和分布式计算系统设计与验证相关领域的国际专家组成的程序委员会进行评审。最终,程序委员会决定接受 22 篇常规论文和 6 篇短篇论文。此外,多位知名研究人员接受邀请进行了主题演讲。

组织架构

会议有着完善的组织架构,以下为各委员会及成员信息:
|委员会名称|成员|所属机构|
| ---- | ---- | ---- |
|执行委员会|总主席:Mohammed Erradi
联合主席:Rachid Guerraoui、Ahmed Bouajjani|Mohammed Erradi:摩洛哥拉巴特穆罕默德五世大学高等信息与系统分析学院
Rachid Guerraoui:瑞士洛桑联邦理工学院
Ahmed Bouajjani:法国巴黎狄德罗大学 IRIF|
|程序委员会|Andreas Podelski、François Taïani|Andreas Podelski:德国弗莱堡大学
François Taïani:法国雷恩大学、法国国家科学研究中心、法国国家信息与自动化研究所、IRISA|
|组织委员会|Khadija Bakkouch、Yahya Benkaouz、Abdellah Boulouz、Zahi Jarir、Abdellatif Kobbane、Mohammed Ouzzif|Khadija Bakkouch:摩洛哥拉巴特 IRFC
Yahya Benkaouz:摩洛哥拉巴特穆罕默德五世大学科学学院

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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