基于改进MVO算法的多无人机任务分配研究

针对异构多无人机任务分配不合理、速度慢的问题,提出一种基于改进多元宇宙优化(multi-verse optimization,MVO)算法的多异构无人机任务分配方法。考虑无人机特性和目标属性的关系,建立任务分配目标函数,并采用Logistics混沌初始化和差分变异算子改进MVO算法,对该目标函数进行求解,避免MVO算法陷入局部最优并加快其收敛速度,使多无人机任务分配以较小的代价得到较大的收益。仿真结果表明,与MVO算法、遗传算法和粒子群优化算法相比,改进MVO算法能更有效地解决多无人机任务分配问题。