本文選題：無(wú)人機(jī) + 任務(wù)分配�。� 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：針對(duì)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)過(guò)程中存在多任務(wù)類型時(shí)序約束以及單目標(biāo)優(yōu)化決策欠佳問(wèn)題,提出了一種利用多策略融合量子粒子群算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化的解決方法.在建立任務(wù)分配模型過(guò)程中,考慮不同類型任務(wù)的時(shí)序約束和多無(wú)人機(jī)協(xié)同約束,并抽象出無(wú)人機(jī)執(zhí)行不同類型任務(wù)的能力,使模型更加符合實(shí)際作戰(zhàn)情況.利用佳點(diǎn)集構(gòu)造理論、變尺度混沌因子、量子變異操作與動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重對(duì)量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)進(jìn)行改進(jìn).最后通過(guò)采取多目標(biāo)優(yōu)化決策來(lái)選取相應(yīng)的分配方案,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性與優(yōu)越性.
[Abstract]:In order to solve the problem of multi-task time series constraints and poor single-objective optimization decision in the cooperative operation of UAV system, a multi-objective optimization method based on multi-strategy fusion quantum particle swarm optimization (QPSO) is proposed. In the process of establishing the task assignment model, the time series constraints of different types of tasks and the cooperative constraints of multiple UAVs are considered, and the ability of UAV to perform different types of tasks is abstracted to make the model more suitable for actual combat conditions. Quantum Particle Swarm optimization algorithm (QPSO) is improved by using the theory of good point set construction, variable scale chaos factor, quantum mutation operation and dynamic inertial weight. Finally, the multi-objective optimization decision is adopted to select the corresponding allocation scheme, and the simulation results verify the effectiveness and superiority of the proposed algorithm.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61573017)
【分類號(hào)】：TP18;V279

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