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任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素,综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对UCAV执行任务的影响,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型,并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。 相似文献
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基于合同网的AUV群体协作系统是一个混合系统,既包括合同网任务分配这一离散事件驱动模型,又包括AUV运动学模型.在研究合同网任务分配方法的基础上,提出了基于Simulink/Stateflow的AUV群体协作合同网快速原型的建立与仿真方法,实现了基于Stateflow的合同网任务分配模块与基于Simulink的AUV运动学模块的混合仿真,并给出了有、无合同网的仿真对比.仿真结果表明,该方法能够简单、快速和形象地模拟AUV系统的协同作业过程,是验证任务分配方法和分析效能的有效手段. 相似文献
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针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数,建立了多任务联盟生成优化问题模型;从多分组并行演化、观测值修正、动态旋转角调整3方面对QGA算法进行改进用于问题求解;并结合实际案例进行了仿真分析,结果表明,提出的方法可以有效生成多任务联盟,解决有/无人机编队多约束复杂任务分配问题,解质量较高。 相似文献
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