分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对多AUV(autonomous underwater vehicle)系统在未知环境中进行路径规划时,难以兼顾避障与编队的问题,提出了一种基于领航-跟随者与行为的多AUV协同避障方法。首先,通过构造碰撞危险度及偏离目标评价函数,设计了AUV局部路径规划方法;在此基础上,结合编队控制方法,分别为领航者和跟随者设计不同的行为以及行为选择模式。半物理仿真实验结果表明,该算法能够实现多AUV系统在未知环境中的协同避障,且队形偏离度与恢复队形时间优于传统多机器人避障算法。实验结果证明了该算法的可行性与有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 模糊测试(fuzzy test)在工控协议的漏洞挖掘中有很好的适用性,但传统的模糊测试存在着用例的生成工作量大、失效率高等弊端。为了解决这些问题,设计了一个结合遗传算法(genetic algorithm)与模糊测试的工控协议模糊测试器GA-fuzzer,并引入基于维度变换的用例空间模型和危险点的概念。在GA-fuzzer中,构造了更有效的动态适应度函数,同时设计了动态变异算子和交叉算子,优化测试用例。在相同实验环境下,分别采用开源模糊测试方法Peach以及GA-Fuzzer对目标进行测试,结果显示GA-fuzzer可有效的改善传统遗传算法的过早收敛问题,且与Peach相比,达到相同的测试预期所使用的用例数量降低27.20%,测试时间降低34.82%。