一种改进多目标灰狼优化算法的多无人机任务分配

针对多无人机对空中移动目标协同执行多任务问题,本文提出了一种基于并行机制的多目标灰狼优化算法。结合无人机空中态势模型,以最小化执行代价和最小化时间代价为双目标函数,建立了多无人机协同多任务分配模型;将多个无人机视为并行的灰狼子群,对每个子群分别采用分层编码和多目标优化算法保留其最优个体;通过档案室共享策略获得整个群体的最优解;仿真对比验证了改进多目标灰狼优化算法与传统的智能算法。研究结果表明:与多目标灰狼优化算法和多目标粒子群算法相比,基于并行机制的多目标灰狼优化算法在代价函数均值方面分别降低了约3.8%和4.1%,在收敛值方面分别降低了约15.5%和6.2%,具有更好的稳定性和收敛性。