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《海军工程大学学报》2018,(6)
针对PSO算法在初始化异构UAV协同任务分配效率不高、任务分配不均的问题,将PSO算法与买卖合同策略结合起来,运用买卖合同策略来调整PSO算法对异构UAV协同任务的初始分配,同时充分发挥PSO算法对多目标优化具有收敛速度快、寻优精度高等优势,有效解决了异构UAV对多类型任务规划的最优分配。仿真结果表明:该方法在保证任务分配合理的同时,能够有效解决多约束条件下异构UAV协同任务分配规划优化问题。 相似文献
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探讨了无人飞行器(UAV)编队的任务分配问题。任务分配是UAV协同控制的基础,其解是任务区域内各任务的一个排列。求解UAV任务分配问题的有效方法是能在合理的计算时间内找到近似最优解的启发式算法。用对称群描述UAV任务分配的搜索空间,基于右乘运算构造搜索邻域。仿真结果验证了群论禁忌搜索算法的有效性。 相似文献
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目标分配是UAV自主控制的重要问题。提出了基于满意决策的多UAV协同的目标分配技术,为解决多UAV协同的目标分配问题和多机场起飞的UAV编队配置问题提供了一种新颖而有效的方法。重点对其中的满意集计算、联合满意度、拒绝度和选择度的建立和计算等关键问题进行了讨论。以压制敌防空火力任务为背景对该方法进行了仿真,并将本文提出的方法和其他方法做了比较,仿真结果表明基于满意决策的多UAV协同的目标分配方法在效率上有明显优势。 相似文献
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基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。 相似文献
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针对UAV任务分配中任务回报值与执行任务的UAV数量成非线性关系问题进行了研究,改进了该问题的非线性约束数学模型,加入了回报比分析,提高了模型的准确性.根据所建模型运用互熵算法对模型进行了仿真.就算法性能与相似的其他非线性算法进行了对比仿真,结果验证了算法的有效性. 相似文献
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多无人机协同任务分配问题是一个多目标优化问题,将多目标优化问题转化为单目标优化问题的传统方法易造成决策的主观性和片面性.为帮助决策者做出科学决策,提出了一种基于分解的多目标布谷鸟搜索算法用于求解多无人机协同任务分配问题.通过对多无人机协同任务分配问题分析,建立了多无人机协同任务分配模型.将布谷鸟搜索算法的两个关键组件转化为多目标优化算法的繁殖算子,并结合一种自适应算子选择策略,构成了多目标布谷鸟搜索算法.设计了一种新的编码方案,将带约束的多目标优化问题转为无约束的多目标优化问题.仿真实验表明,多目标布谷鸟搜索算法能有效求解多无人机协同任务分配问题. 相似文献
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《海军工程大学学报》2018,(6)
为解决多架无人作战飞机(UCAV)的协同任务分配问题,将多UCAV协同任务分配问题建模为分布式约束优化问题并求解。在考虑UCAV损耗程度、目标价值毁伤和UCAV飞行长度对任务分配的影响下,建立了协同分配的分布式约束优化模型,并针对典型实例进行了仿真,获得了最优的任务分配方案。计算结果表明了模型方法的有效性。 相似文献
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针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。 相似文献
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武器目标协同火力分配建模及算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前火力分配模型的不足以及实际作战的需求,对武器目标协同火力分配问题进行了研究,建立了火力分配层次结构;通过对火力分配原则的研究,结合打击目标选择和弹目分配,建立了以导弹武器作战效费比为总目标,以目标毁伤要求为约束的火力分配模型。采用遗传算法求解火力分配问题,根据问题的特点和问题中的启发信息,对遗传算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法的性能有较大提高,可用于解决复杂武器目标分配这类非线性整数规划问题。 相似文献