摘要
本发明公开一种基于改进黑翅鸢优化算法的无人机任务分配方法,应用于无人机任务规划技术领域,针对现有的基于群体智能优化算法的无人机任务分配方法存在的容易陷入局部最优解、较难处理离散的任务序列解、算法对场景的适应性较差的问题;本发明首先,基于无人机的任务需求,建立航程约束下的无人机任务分配模型。其次,定义了黑翅鸢优化算法的初始参数集并在黑翅鸢种群的初始化中采用了混沌映射策略。然后,根据黑翅鸢的攻击行为和迁徙行为构建元启发式算法的模型。最后,通过优化算法迭代求解,以获得最优的任务分配序列,从而高效地完成无人机的任务分配。
技术关键词
位置更新
任务分配模型
元启发式算法
无人机
策略
飞行方法
群体智能优化算法
障碍物
定义
场景
阶段
权重方法
代表
因子
矩阵
序列
连线
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实体
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机器学习模型
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驾驶仿真方法
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