基于AC-DSDE进化算法多UAVs协同目标分配

摘要：

多无人机协同目标分配最优问题(Multi-UAV cooperative target allocation optimal problem,MUCTAOP),旨在求解组合分配问题的最小代价值,是最具有挑战性的多约束组合优化问题之一.结合进化算法解决MUCTAOP需要考虑两个关键因素:1)在进化过程中保持覆盖问题空间的"探索性"和"开发性"平衡;2)建立符合实际战场复杂环境的多约束条件.为解决这两个关键因素,本文提出一种新的近似聚类混合双策略差分进化算法(Approximate clustering dual-strategy differential evolution algorithm,AC-DSDE).首先,根据父代种群适应度值将个体分成"探索类个体"与"开发类个体";然后根据混合双策略变异方案平衡后代多样性与收敛性;最后,结合无人机自身性能约束、协同约束和实际三维复杂环境构建约束函数.实验结果表明,本文所提出的AC-DSDE算法能够快速地找到合理的分配方案.

关键词：AC-DSDE、混合双策略、差分进化算法、多无人机协同目标分配最优问题

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金;江西省自然科学基金;江西省优势科技创新团队计划;江西省研究生创新基金

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：173-184