【摘 要】
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多无人机协同目标分配最优问题(Multi-UAV cooperative target allocation optimal problem, MUCTAOP),旨在求解组合分配问题的最小代价值,是最具有挑战性的多约束组合优化问题之一.结合进化算法解决MUCTAOP需要考虑两个关键因素:1)在进化过程中保持覆盖问题空间的"探索性"和"开发性"平衡; 2)建立符合实际战场复杂环境的多约束条件.为解决
【机 构】
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南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61440049,61866025,61866026),江西省自然科学基金(20181BAB202025),江西省优势科技创新团队计划(20181BCB24008),江西省研究生创新基金(YC2018-S369)资助
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多无人机协同目标分配最优问题(Multi-UAV cooperative target allocation optimal problem, MUCTAOP),旨在求解组合分配问题的最小代价值,是最具有挑战性的多约束组合优化问题之一.结合进化算法解决MUCTAOP需要考虑两个关键因素:1)在进化过程中保持覆盖问题空间的"探索性"和"开发性"平衡; 2)建立符合实际战场复杂环境的多约束条件.为解决这两个关键因素,本文提出一种新的近似聚类混合双策略差分进化算法(Approximate clusteri
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