一种基于改进狼群算法的复杂任务规划方法

本发明公开了一种基于改进狼群算法的复杂任务规划方法。将初始化参数后的狼群进行混沌反向学习初始化；计算狼个体目标函数值排序选出头狼，再选出探狼其余为猛狼；判断是否达到最大迭代次数，达则输出最优解否则转A；A：头狼发出游走命令，判断探狼是否达到最大游走次数，若达转B否则继续游走，若游走时探狼目标函数值优于头狼，则取代头狼并停止游走，转B；B：头狼发召唤命令猛狼响应向头狼奔袭，判断头、猛狼距离若小于距离阈值则转C，否则继续召唤；若召唤中猛狼目标函数优于头狼则替代头狼，转C；C：头狼发出围攻指令，除头狼外所有狼个体响应围攻；计算狼群目标函数值淘汰狼群中较差个体。本发明提高了任务分配解算效率正确性。