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基于ACA_PSO算法的无人机分布式任务分配方法
被引量：
1
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作者
张瀚桥
侯琳
宋科璞
《兵工自动化》
2016年第7期7-10,共4页
为解决分布式任务分配问题,采用"粒子化"的蚁群算法进行无人机分布式任务分配。基于蚁群_粒子群混合算法,在原有蚁群算法基础上进行改进,使其具有"粒子"的特性。建立扩展协同多任务分配问题模型(ECMTAP),采用构造...
为解决分布式任务分配问题,采用"粒子化"的蚁群算法进行无人机分布式任务分配。基于蚁群_粒子群混合算法,在原有蚁群算法基础上进行改进,使其具有"粒子"的特性。建立扩展协同多任务分配问题模型(ECMTAP),采用构造允许的状态转移集合的方法,大大减少了产生的不合理解的个数,并弥补了蚁群算法陷入局部最优和早熟问题的缺点。实验结果表明:该算法能够有效地解决复杂约束条件下的多无人机分布式任务分配问题,具有较好的收敛速度和任务分配结果。
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关键词
无
人
机
分
布
式
任
务
分
配
蚁群_粒子群算法
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题名
基于ACA_PSO算法的无人机分布式任务分配方法
被引量：
1
1
作者
张瀚桥
侯琳
宋科璞
机构
中航工业西安飞行自动控制研究所
飞行器控制一体化技术重点实验室
出处
《兵工自动化》
2016年第7期7-10,共4页
文摘
为解决分布式任务分配问题,采用"粒子化"的蚁群算法进行无人机分布式任务分配。基于蚁群_粒子群混合算法,在原有蚁群算法基础上进行改进,使其具有"粒子"的特性。建立扩展协同多任务分配问题模型(ECMTAP),采用构造允许的状态转移集合的方法,大大减少了产生的不合理解的个数,并弥补了蚁群算法陷入局部最优和早熟问题的缺点。实验结果表明:该算法能够有效地解决复杂约束条件下的多无人机分布式任务分配问题,具有较好的收敛速度和任务分配结果。
关键词
无
人
机
分
布
式
任
务
分
配
蚁群_粒子群算法
Keywords
U
A
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C
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P
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分类号
TJ85 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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1
基于ACA_PSO算法的无人机分布式任务分配方法
张瀚桥
侯琳
宋科璞
《兵工自动化》
2016
1
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