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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于混沌映射冠豪猪优化算法的无人机任务分配方法，包括以下步骤：S1、建立任务分配数学模型；S2、设置冠豪猪算法初始化参数；S3、对优化过程进行循环迭代，得到最优分配方案；S4、将最优分配方案分配到无人机上，并计算最优分配方案所对应的飞行距离。本发明的方法在考虑无人机的航程约束的同时，更贴合实际任务需求。此外，采用了混沌映射冠豪猪优化算法，显著提升了全局搜索能力和求解速度，能够一定程度上解决航程约束下的无人机最优任务分配问题。
主权项：1.基于混沌映射冠豪猪优化算法的无人机任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立任务分配数学模型：基于图论知识对无人机任务分配场景建模，并确立目标函数及其约束条件；包括如下子步骤：S11、假设任务场景图G为m×m的正方形区域，G中有n项待执行任务，n项任务的并集记为V，无人机起飞后每项任务都能够执行；S12、使用xi,j表示任务执行顺序为任务i到任务j，i，j∈V，i≠j，若执行顺序为i→j则xi，j＝1，否则为0；S13、定义边集合E＝{eij}，其中i，j∈V，i≠j，eij表示以任务点i和任务点j的端点的线段；S14、使用di，j表示任务i到任务j的距离，di，j＝dj，i；S15、定义任务场景G中有k个危险区域，k个危险区域的并集记为D，D＝{Di}，1≤i≤k，无人机在执行任务时，不能飞行到危险区域内；S16、定义无人机续航里程为W；S17、根据路程最小化原则，建立目标函数及其约束条件为：minΣdi,jxi,j,i，j∈V,i≠j Σdi,jxi,j≤W,i，j∈V,i≠jS2、设置冠豪猪算法初始化参数；S3、对优化过程进行循环迭代：设置问题求解参数及迭代结束条件；记录解空间中历次全局最优解，即最优位置；使用循环种群缩减策略更新种群数量，模拟冠豪猪在自然环境下面对捕食者时的四种不同的防御行为建立优化迭代方法；循环一次结束后更新局部最优解，即个体位置；直至满足迭代结束条件时，结束优化，得到最优分配方案；S4、将最优分配方案分配到无人机上，并计算最优分配方案所对应的飞行距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于混沌映射冠豪猪优化算法的无人机任务分配方法
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