【摘 要】
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基于任务分配收益和任务分配代价,考虑UAV总飞行时间代价、最大任务时间、负载均衡值等因素,建立多UAV协同任务分配模型;设计了双层粒子群编码方法,将任务类型匹配信息作为启
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目(2012M512136)
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基于任务分配收益和任务分配代价,考虑UAV总飞行时间代价、最大任务时间、负载均衡值等因素,建立多UAV协同任务分配模型;设计了双层粒子群编码方法,将任务类型匹配信息作为启发信息,同时提出分组任务调整、飞行时间调整、任务交叉消解、时序先后调整等冲突消解处理策略,改进粒子群算法;最后进行了仿真实验。仿真结果表明,基于启发信息和冲突消解策略的改进PSO算法,提高了算法的收敛性和全局搜索能力,提升了任务分配和航迹规划效率。
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