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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供了一种基于智能演化算法的集群无人机资源调度方法，涉及无线通信技术领域，包括：S1、建立集群无人机侦察跟踪任务处理模型；S2、根据所述集群无人机侦察跟踪任务处理模型，设计集群无人机资源调度方法；S3、根据所述调度方法中的参数预测方法确定无人机位置。根据所述调度方法确定无人机位置。本发明提出的一种基于智能演化的集群无人机资源调度方法，通过增加预处理过程与基于分组的选择交叉方式和分区域编码办法，以任务完成时任务目标所产生的威胁度和单机无人机的能量消耗为优化目标。本发明同时调度多架搭载雷达设备无人机进行目标侦察和目标跟踪任务，通过本发明提高集群无人机对任务的处理效率。
主权项：1.一种基于智能演化算法的集群无人机资源调度方法，其特征在于，包括：S1、建立集群无人机侦察跟踪任务处理模型；根据对集群无人机执行侦察跟踪任务时面临问题进行分析，得到问题约束，建立集群无人机侦察跟踪任务处理模型，考虑不同种类任务完成时间以及单机无人机的最大能耗，确定在所有任务完成时目标产生的威胁度和单个无人机飞行距离为优化目标；通过所述优化目标结合智能演化算法得出理想化的调度，完成对所有任务目标的分配；S2、根据所述集群无人机侦察跟踪任务处理模型，设计集群无人机资源调度方法；S21、考虑不同的任务目标其受到的编码限制与要求不同，建立分区域编码方式，所述编码方式采用整数编码；S22、种群预处理：在种群中的所有个体中选择若干具有优秀表现的个体作为算法的初始种群；S23、根据所述分区域编码方式，计算所述初始种群的目标函数值，得到所述初始种群中个体的非支配等级；S24、根据所述非支配等级选择初始种群中进行交叉的父代种群，使用基于分组的选择交叉方法对所述父代种群进行交叉，得到交叉种群；S25、对所述交叉种群进行变异，得到子代种群；S26、将所述子代种群与初始种群混合得到混合种群，按照非支配等级和拥挤度选择混合种群中的个体作为下一世代的子代种群；S27、检查是否满足终止迭代次数，当不满足终止迭代次数时重复S21~S26，当满足终止迭代次数时输出此时的初始种群；S3、根据所述调度方法中的参数预测方法确定无人机位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于智能演化算法的集群无人机资源调度方法
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