基于多目标MSQPSO算法的UAVS协同任务分配

• 作者: 姚佩阳 孙昱 韩博文
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 任务分配 Pareto多目标优化 量子粒子群 多策略融合
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1856-1863
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 5217字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.08.008

摘要

针对无人机系统协同作战过程中存在多任务类型时序约束以及单目标优化决策欠佳问题,提出了一种利用多策略融合量子粒子群算法进行多目标优化的解决方法.在建立任务分配模型过程中,考虑不同类型任务的时序约束和多无人机协同约束,并抽象出无人机执行不同类型任务的能力,使模型更加符合实际作战情况.利用佳点集构造理论、变尺度混沌因子、量子变异操作与动态惯性权重对量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行改进.最后通过采取多目标优化决策来选取相应的分配方案,仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚佩阳	空军工程大学信息与导航学院	129	787	14.0	20.0
2	孙昱	空军工程大学信息与导航学院	33	150	7.0	9.0
3	韩博文	空军工程大学信息与导航学院	3	12	3.0	3.0