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11.
多UCAV(Unmanned Combat Air Vehicle)任务分配是无人机作战决策的重要内容,是一类求解困难的组合优化问题,目前尚无成熟高效的解决方案.通过马尔可夫决策过程(MDP)将任务分配问题化解为分阶段序列决策过程,并对当前阶段决策状态采用单一整数编码,提出了基于有限阶段MDP的求解算法.通过仿真实验表明:该算法可以快速精确地解决多UCAV任务分配的问题.  相似文献   
12.
多UCAV协同控制中的任务分配模型及算法   总被引:14,自引:2,他引:12       下载免费PDF全文
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   
13.
任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证,是一类复杂的多目标优化问题。针对一种扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,通过对模型特点的分析,提出一种基于相似度的遗传退火算法解决该问题并进行仿真实验,仿真结果表明该算法具有较强的收敛性和较好的多样性,验证了改进算法解决该问题模型的有效性。  相似文献   
14.
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   
15.
基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。  相似文献   
16.
针对要地防空作战雷达干扰任务分配的3种典型情况,给出了相应的解决方案,分析了影响雷达干扰效果的因素,合理选取了评估指标.并针对指标的情况,综合运用模糊综合评判法和改进的遗传算法建立了要地防空作战雷达干扰任务分配模型.最后,通过一个算例对模型进行了求解,验证了模型的有效性.  相似文献   
17.
根据多目标决策理论,从系统的角度出发,提出了防御权系数问题,并在此基础上研究对空攻击任务的分配策略,给出了效度最大攻击任务分配策略和重点防护目标优先攻击任务分配策略,并引入攻击强度阀值概念,对这两种分配策略进行了改进,最后给出了具体算法。  相似文献   
18.
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   
19.
作战任务分配需要考虑作战部队各方面能力,难以快速实施作战分配。对此,提出了基于作战能力的作战任务分配方法,在面向任务的部队作战能力的基础上进行作战任务分配。建立了作战任务分配的优化模型,模型适应范围较广,并适应动态作战任务分配。使用最小费用最大流问题求解方法获得平衡或不平衡作战任务分配问题的最优解。实验研究结果表明:模型求解结果符合实际作战任务需求,基于作战能力的作战任务分配方法是一种有效的方法。  相似文献   
20.
分析了分布式平台协同制导任务分配问题,指出该问题属于复杂分布式系统实时动态任务分配问题.建立了协同制导平台管理Agent结构,并利用合同网的思想建立了协同制导任务分配模型.该模型可实现多次协同制导任务的实时动态分配,为实现多平台协同制导作战奠定了基础.  相似文献   
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