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基于区间直觉模糊决策的多无人机任务分配方法
被引量:
4
1
作者
麻诗雪
丁勇
李世豪
《兵工自动化》
2019年第7期60-66,71,共8页
针对多无人机在不确定环境下面向SEAD约束的任务分配问题,提出一种基于区间直觉模糊决策的多无人机任务分配方法。构建面向不确定环境下无人机的任务分配数学模型,将无人机和任务的不确定信息用区间直觉模糊数表示;借助TOPSIS原理,考虑...
针对多无人机在不确定环境下面向SEAD约束的任务分配问题,提出一种基于区间直觉模糊决策的多无人机任务分配方法。构建面向不确定环境下无人机的任务分配数学模型,将无人机和任务的不确定信息用区间直觉模糊数表示;借助TOPSIS原理,考虑区间直觉模糊数的曼哈顿距离和犹豫度对区间直觉模糊数进行比较,采用改进后的离散差分进化算法求解得到最优的任务分配方案。结果表明:该分配模型合理,算法具有较好的收敛性。
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关键词
不确定环境
SEAD
无人机
任务分配
区间直觉模糊数
离散差分进化算法
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职称材料
题名
基于区间直觉模糊决策的多无人机任务分配方法
被引量:
4
1
作者
麻诗雪
丁勇
李世豪
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《兵工自动化》
2019年第7期60-66,71,共8页
基金
总参遥指重点基金项目(TZLDLYYB2014002)
文摘
针对多无人机在不确定环境下面向SEAD约束的任务分配问题,提出一种基于区间直觉模糊决策的多无人机任务分配方法。构建面向不确定环境下无人机的任务分配数学模型,将无人机和任务的不确定信息用区间直觉模糊数表示;借助TOPSIS原理,考虑区间直觉模糊数的曼哈顿距离和犹豫度对区间直觉模糊数进行比较,采用改进后的离散差分进化算法求解得到最优的任务分配方案。结果表明:该分配模型合理,算法具有较好的收敛性。
关键词
不确定环境
SEAD
无人机
任务分配
区间直觉模糊数
离散差分进化算法
Keywords
uncertain environment
SEAD
UAV
task assignment
interval-valued intuition fuzzy number
discretedifferential evolution algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于区间直觉模糊决策的多无人机任务分配方法
麻诗雪
丁勇
李世豪
《兵工自动化》
2019
4
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