期刊文献+

基于粒子群算法的多无人机任务分配 被引量:9

Multi-UCAV Mission Allocation Based on Particle Swarm Optimization
下载PDF
导出
摘要 多无人作战飞机任务分配是无人机协同控制的一项关键技术。综合无人机后续攻击任务和影响无人机作战效能评估的各种因素,按照分阶段分配方法建立了多UCAV任务分配模型,并使用粒子群算法对建立的任务分配模型进行求解,将每个粒子的位置使用两个多维向量表示,两个向量分别采用两种不同方式同时进化。该方法解决了分配模型复杂性带来的分配难题,取得了良好的分配效果。 Multi-UCAV mission allocation is the key technique for coordinate control.Considering the consequent attack mission and the main factors that affect combat efficiency assessment,the mission allocation model that based on different stages is established.Particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the problem,each particle's position is expressed in two multi-dimension vectors and the vectors evolve in different manners synchronously,the evolve value is used in cost evaluation subsequently.This method has solved the allocation problem that brought about the complexity of the allocation model and received good allocation results.
作者 李士波 LI Shi-bo(Shandong Giant Equipment Technology Development Company,Jinan 250117,China)
出处 《软件导刊》 2018年第7期193-195,213,共4页 Software Guide
关键词 任务分配 协同控制 无人作战飞机 粒子群优化 mission allocation coordinate control unmanned combat aerial vehicle particle swarm optimization(PSO)
  • 相关文献

参考文献13

二级参考文献90

共引文献197

同被引文献82

引证文献9

二级引证文献59

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部