【摘 要】
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针对复杂三维环境中多无人机协同多目标分配问题,在飞行代价函数建模的基础上,提出了一种改进遗传算法。首先通过引入启发式信息和采用随机生成的方法构造初始种群,保证了初
【机 构】
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66132部队,信息工程大学,61206部队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41301428,41371384)
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针对复杂三维环境中多无人机协同多目标分配问题,在飞行代价函数建模的基础上,提出了一种改进遗传算法。首先通过引入启发式信息和采用随机生成的方法构造初始种群,保证了初始种群的多样性和高适应性;然后构造适应度函数,加入惩罚项排除不满足约束条件的方案;最后进行遗传操作,将变异产生的个体组成新的种群,把新种群中性能优异的个体加入到初始种群中,使初始种群个体种类更加丰富,扩大了解的范围。设计实验将改进遗传算法与基本遗传算法和差分进化算法进行了对比,实验结果表明,改进遗传算法在无人机与目标不同的数量关系下都能够得到合理
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