基于多信息素蚁群算法的联合任务分配方法

魏得路; 张雪松; 胡明

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基于多信息素蚁群算法的联合任务分配方法

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cqvip:作战半径条件约束下,多机种协同的联合任务规划尚无较好的解决方案。研究工作建立了基于作战半径约束的平台路线模型,将联合任务分配问题进行建模,改进蚁群算法为多信息素蚁群优化(Multi-Pheromone Ant Colony Optimization)算法,为每一个平台提供一种信息素,改变蚁群的搜索策略和更新策略。仿真实验表明,对于一组任务和平台,算法可以得到有效的分配结果,与贪心策略的遗传算法相比,在任务数量较多时,算法在求解效果上有较大优势。

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来源
《中国电子科学研究院学报》 |2019年第8期|798-807812|共11页
作者
魏得路; 张雪松; 胡明;
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作者单位

电子科技大学四川成都611731;

中国电子科学研究院北京100041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
联合任务; 作战半径; 任务分配; 多信息素;

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