【摘 要】
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针对多无人机任务规划问题,以细菌觅食算法为基础,融合遗传算法的交叉变异操作,进行任务分配。为了提高算法的收敛能力,动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场,模拟真实静态和动态障碍物环境,在任务分配阶段完成航迹规划;基于合同网拍卖算法,进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示,改进算法满足任务规划需求,在考虑静态和动态障碍物的环境下
【机 构】
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海军航空大学航空作战勤务学院,山东烟台264001
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针对多无人机任务规划问题,以细菌觅食算法为基础,融合遗传算法的交叉变异操作,进行任务分配。为了提高算法的收敛能力,动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场,模拟真实静态和动态障碍物环境,在任务分配阶段完成航迹规划;基于合同网拍卖算法,进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示,改进算法满足任务规划需求,在考虑静态和动态障碍物的环境下,能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。
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