基于并行GAPSO算法的多无人机协同任务规划
任务规划是无人机协同作战的关键技术之一.以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,提出了并行遗传粒子群优化算法(GAPSO)进行规划问题求解.以具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性,并通过并行GAPSO算法与标准GAPSO算法的比较分析,证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优.
无人机 协同作战 任务规划 并行遗传粒子群算法
邓道靖 马云红 龚洁 介婧
西北工业大学电子信息学院,西安 710072 浙江科技学院,杭州 310023
国内会议
洛阳
中文
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2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）