遗传算法-多无人机协同任务规划 .pdf

"遗传算法-多无人机协同任务规划" 本文主要研究了多无人机协同任务路线规划和无人机调度的任务规划问题，通过模糊聚类分析、重心法模型、多目标优化模型、matlab 编程等方法来解决问题。主要解决了五个问题： 问题一：确保侦察无人机滞留防御方雷达有效探测范围内的时间总和最小，为 FY-1 型无人机完成 10 个目标群（共 68 个目标）的侦察任务拟制最佳的路线和无人机调度策略。 问题二：在完成问题一的侦察任务上，分析 FY-2 型通信中继无人机完成通信任务至少需要的架次数。 问题三：要求在 7 个小时内完成对 10 个目标群的火力打击，并保证攻击方的无人机滞留防御方雷达有效探测范围内的时间总和最小。 问题四：分析确定 3 个远程搜索雷达相继开机工作的 6 种情况，在对问题三无人机任务规划的基础上，以安排距离远程搜索雷达最近的无人机将其摧毁的思路，分别对三部远程搜索雷达 6 种开机情况下未被炸毁的雷达目标点进行无人机任务的规划。 问题五：基于上述问题中所构建的模型和模型运算的结果，对目标遗传算法、目标分配模型优点分析和评价，然后提出提高算法的效率的相应措施，最后改变和调整对无人机作战能力影响较大的参数，提出对无人机的转弯角参数优化，该参数的优化将有效提高无人机作战的能力。 本文中使用了遗传算法、模糊聚类分析、重心法模型、多目标优化模型、竞标算法、目标分配模型等方法来解决多无人机协同任务规划问题，提高了无人机的作战能力和效率。 遗传算法是解决问题的一种重要方法，它可以通过模拟自然选择和遗传过程来寻找最优解。本文中使用遗传算法来解决多目标优化问题，提高了无人机的作战能力和效率。 模糊聚类分析是对目标群进行分类和精细划分的方法，它可以帮助我们更好地理解目标群的特点和分布情况。本文中使用模糊聚类分析来对目标群进行分类和精细划分，得到无人机的最佳侦察路线和最优调度方案。 重心法模型是对目标群精细划分的方法，它可以帮助我们更好地理解目标群的特点和分布情况。本文中使用重心法模型来对目标群进行精细划分，得到无人机的最佳侦察路线和最优调度方案。 多目标优化模型是解决多目标优化问题的一种方法，它可以帮助我们找到最优的解决方案。本文中使用多目标优化模型来解决多目标优化问题，得到无人机的最佳侦察路线和最优调度方案。 竞标算法是解决多目标协同攻击规划任务的一种方法，它可以帮助我们找到最优的解决方案。本文中使用竞标算法来解决多目标协同攻击规划任务，得到无人机的最佳攻击路线和最优调度方案。 目标分配模型是解决目标分配问题的一种方法，它可以帮助我们找到最优的解决方案。本文中使用目标分配模型来解决目标分配问题，得到无人机的最佳攻击路线和最优调度方案。 本文对多无人机协同任务规划问题进行了深入的研究，提出了多种解决方法，提高了无人机的作战能力和效率。