本文選題：無人機 + 任務分配�。� 參考：《電子學報》2017年08期

【摘要】：針對無人機系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)過程中存在多任務類型時序約束以及單目標優(yōu)化決策欠佳問題,提出了一種利用多策略融合量子粒子群算法進行多目標優(yōu)化的解決方法.在建立任務分配模型過程中,考慮不同類型任務的時序約束和多無人機協(xié)同約束,并抽象出無人機執(zhí)行不同類型任務的能力,使模型更加符合實際作戰(zhàn)情況.利用佳點集構造理論、變尺度混沌因子、量子變異操作與動態(tài)慣性權重對量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)進行改進.最后通過采取多目標優(yōu)化決策來選取相應的分配方案,仿真結果驗證了所提算法的有效性與優(yōu)越性.
[Abstract]:In order to solve the problem of multi-task time series constraints and poor single-objective optimization decision in the cooperative operation of UAV system, a multi-objective optimization method based on multi-strategy fusion quantum particle swarm optimization (QPSO) is proposed. In the process of establishing the task assignment model, the time series constraints of different types of tasks and the cooperative constraints of multiple UAVs are considered, and the ability of UAV to perform different types of tasks is abstracted to make the model more suitable for actual combat conditions. Quantum Particle Swarm optimization algorithm (QPSO) is improved by using the theory of good point set construction, variable scale chaos factor, quantum mutation operation and dynamic inertial weight. Finally, the multi-objective optimization decision is adopted to select the corresponding allocation scheme, and the simulation results verify the effectiveness and superiority of the proposed algorithm.
【作者單位】： 空軍工程大學信息與導航學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61573017)
【分類號】：TP18;V279

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