基于正态云模型青蒿素优化算法的无人机任务分配方法

本发明公开了一种基于正态云模型青蒿素优化算法的无人机任务分配方法。首先，基于实际飞行距离和任务需求，并考虑简单环境下障碍物的分布情况，建立航程约束下的无人机任务分配模型。然后基于青蒿素优化算法对任务分配模型和tent混沌映射对青蒿素种群进行初始化，并基于疟疾的青蒿素药物治疗过程启发构建优化模型。接着使用正态云模型对算法中的全局最优位置进行更新，并随着迭代次数增加，自适应调整正态云模型的熵值，有效提高全局开发能力和求解速度，跳出局部最优解。本发明在考虑无人机的航程约束的同时，还考虑了实际任务过程中可能存在的障碍物，并基于正态云模型的青蒿素优化算法进行求解，能够一定程度上解决无人机任务分配问题。