【摘 要】
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通过分析无人作战飞机(UCAV)优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机(UCAVs)多约束动态任务分配
【机 构】
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空军工程大学航空工程学院,西安,710038西北工业大学无人机系统技术研究院,西安,710072;
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通过分析无人作战飞机(UCAV)优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机(UCAVs)多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化(GWO)算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO(SAGWO)算法的UCAVs多目标动态任务分配方法.从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准.
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