【摘 要】
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本文研究了动态战场环境中的多无人机协同目标分配(MUCTA)问题,首先通过分析UAV分配次序对打击任务总收益的影响,设计了动态战场环境的更新规则,将航程代价和任务代价作为惩
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573305)资助~~
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本文研究了动态战场环境中的多无人机协同目标分配(MUCTA)问题,首先通过分析UAV分配次序对打击任务总收益的影响,设计了动态战场环境的更新规则,将航程代价和任务代价作为惩罚项修正目标函数,建立了考虑分配次序的UAVs协同目标分配优化模型.然后针对模型的物理意义改进了遗传算法基因编码方式,设计了MUCTA遗传算法,该算法利用状态转移思想,引进SDR算子获得多种分配次序种群,同时以单行变异算子修正UAV与目标对应关系,并采用最优个体法和轮盘赌法筛选子代个体.最后仿真结果验证了所设计算法的有效性.
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