【摘 要】
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针对多个复杂约束条件下的多无人机协同作战任务分配问题，建立了攻击效益、损耗代价、时间代价联合为目标函数的多无人机协同作战任务分配模型，综合考虑了任务约束、航程约束、攻击约束等约束条件。为简化问题难度，将带有多个约束条件的有约束问题转化为带有惩罚项的无约束问题。为对该模型求解，选择食肉植物算法解决多无人机任务分配问题，该算法具有多种群优化方法，即具有多种位置更新公式，为解空间提供了多样性。进一步将食
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61571149）；
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针对多个复杂约束条件下的多无人机协同作战任务分配问题，建立了攻击效益、损耗代价、时间代价联合为目标函数的多无人机协同作战任务分配模型，综合考虑了任务约束、航程约束、攻击约束等约束条件。为简化问题难度，将带有多个约束条件的有约束问题转化为带有惩罚项的无约束问题。为对该模型求解，选择食肉植物算法解决多无人机任务分配问题，该算法具有多种群优化方法，即具有多种位置更新公式，为解空间提供了多样性。进一步将食肉植物算法结合量子演进机制设计出一种新的量子食肉植物算法来优化模型中的目标函数，该算法的单链量子编码方法可以提高量子食肉植物算法的收敛性能，克服了以有算法解决多无人机作战任务分配问题时易陷入局部收敛的弊端。在6种不同的作战规模中，量子食肉植物算法相比于4种对比算法的仿真结果均展现出更加优越的性能。
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