【摘 要】
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针对不确定性环境下多任务区的遍历侦察决策问题,结合无人机携带任务载荷及待侦察任务区的特性,建立了相应的侦察收益函数,根据无人机携带侦察载荷的任务工作时间约束以及每
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针对不确定性环境下多任务区的遍历侦察决策问题,结合无人机携带任务载荷及待侦察任务区的特性,建立了相应的侦察收益函数,根据无人机携带侦察载荷的任务工作时间约束以及每个任务区的最小侦察收益需求,同时保证遍历侦察所有任务区的条件下,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法为每个待侦察任务区分配最优的侦察载荷工作时间,从而使整个侦察任务过程的信息收益最大化。最后通过数字仿真验证了无人机多任务区侦察决策方案的可行性,通过与标准布谷鸟搜索算法对比分析,表明改进后的布谷鸟搜索算法对此类决策问题的求解效率比标准布谷鸟搜索算法及传统的遗传算法都有较大提高,从而为无人机进行多任务区的最优化遍历侦察问题提供了科学的决策依据。
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