基于多目标MSQPSO算法的UAVS协同任务分配

发布时间：2018-04-25 22:30

  本文选题：无人机 + 任务分配　； 参考：《电子学报》2017年08期

【摘要】：针对无人机系统协同作战过程中存在多任务类型时序约束以及单目标优化决策欠佳问题,提出了一种利用多策略融合量子粒子群算法进行多目标优化的解决方法.在建立任务分配模型过程中,考虑不同类型任务的时序约束和多无人机协同约束,并抽象出无人机执行不同类型任务的能力,使模型更加符合实际作战情况.利用佳点集构造理论、变尺度混沌因子、量子变异操作与动态惯性权重对量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行改进.最后通过采取多目标优化决策来选取相应的分配方案,仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性.
[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.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61573017)
【分类号】：TP18;V279

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