基于改进的模拟退火PSO无人机资源分配

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为解决空战中携带软杀伤武器系统和硬杀伤武器系统的无人机群最优资源分配问题,提出了一种改进的模拟退火粒子群优化算法。本课题研究的主要内容包括以下几个方面:首先针对粒子群优化算法容易呈现早熟现象等缺陷,提出了融合模拟退火的粒子群优化算法。并通过四个经典且具有代表性的测试函数来证明模拟退火粒子群算法的有效性及相比于基本粒子群的优越性。然后通过机载软硬杀伤性武器无人机对目标进行协同攻击过程中得到的杀伤收益与生存力损耗建立了WTA模型,进而根据该模型的特点及约束条件,建立了微粒与实际问题的映射关系。通过使用软杀伤武器的与否来验证其对整体作战效能的影响,并运用模拟退火粒子群优化算法进行仿真优化。仿真结果表明,该算法易于实现且能够很好地解决静态无人机群的协同攻击问题。不仅如此,本课题还提出了基于博弈论的无人机动态资源分配方案,以便适应更加复杂多变的战场环境,并通过仿真结果图及二维示意图来展示资源分配的过程和结果。
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