【摘 要】
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针对给定约束条件下作战任务最优战术动作序列规划问题,提出一种将分层任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)与遗传算法(genetic algorithms,GA)相结合的HTN_GA战术任务规
【机 构】
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中航工业洛阳电光设备研究所,华北计算技术研究所,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
【基金项目】
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航空科学基金资助项目(2010ZC13012)
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针对给定约束条件下作战任务最优战术动作序列规划问题,提出一种将分层任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)与遗传算法(genetic algorithms,GA)相结合的HTN_GA战术任务规划算法。采用定性与定量相结合的方法,基于分层任务网络对战术知识进行建模,基于遗传算法对战术生成过程进行优化。分析了HTN_GA战术规划算法的可行性、完备性。实现了基于SEAD任务的无人作战飞机(uninhabited combat aerial vehicle,UCAV)战术任务规划,仿真结果证明了该任务规划算法的可行性和有效性。
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