【摘 要】
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针对多无人机多类型作战任务分配问题,提出一种混沌自适应萤火虫优化算法.将全局历史最优值和自适应惯性权重引入位置公式,并采用自适应步长以加快收敛速度、提高精度.运用变尺度混沌方法改进光吸收强度系数防止其陷入局部最优解.将改进算法的应用效果与粒子群优化算法(PSO)和萤火虫算法(FA)对比,结果表明,该算法能够提升多无人机系统的协同作战响应速度和效率,其精确度相对提高了16.07％、11.12％,收敛速度提高了31.99％、24.79％.
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院 湖北 武汉430068
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针对多无人机多类型作战任务分配问题,提出一种混沌自适应萤火虫优化算法.将全局历史最优值和自适应惯性权重引入位置公式,并采用自适应步长以加快收敛速度、提高精度.运用变尺度混沌方法改进光吸收强度系数防止其陷入局部最优解.将改进算法的应用效果与粒子群优化算法(PSO)和萤火虫算法(FA)对比,结果表明,该算法能够提升多无人机系统的协同作战响应速度和效率,其精确度相对提高了16.07％、11.12％,收敛速度提高了31.99％、24.79％.
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