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基于自适应变异遗传算法的多无人机航迹协同

Multi-UAV Track Coordination Based on Adaptive Mutation Genetic Algorithm

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为了降低多无人机协同的威胁代价,提高无人机群的环境生存率和任务成功率,以多无人任务机和无人支援机航迹协同为研究对象,描述时间与空间协同叠加、航程与威胁变量决策寻优的多无人机航迹协同实现过程.考虑任务航程与任务威胁的综合影响,提出多无人机航迹分段时序协同方法与协同模型.引入航程与威胁决策变量定义航迹代价协同函数,并构建基于近点与远点决策变量的协同函数模型,通过优化决策变量,实现多无人机最小航迹代价的路径寻优过程.为了满足航迹协同的实时性需求,提出利用自适应交叉率和变异率相结合的自适应变异遗传算法模型,实现航迹寻优过程的快速求解.通过半物理仿真试验,验证基于决策变量与改进遗传算法的多无人机航迹协同模型的有效性和实时性,可指导实际系统的构建与实现.

张劼、李宁洲、张晓娟、卫晓娟

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西京学院理学院,西安 710123

上海应用技术大学,上海 201418

多无人机 时序协同 航迹协同 变量决策 自适应变异算法

5166502720JR5RA4062019B-059

2022

10.3969/j.issn.1002-0640.2022.11.004

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2022.47(11)
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