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　　摘要:多无人机协同任务分配问题是多无人机协同控制的关键,为解决单目标函数构建的任务分配模型不能满足决策者对

　　战场环境大量信息的需求,以最大航程和最长任务执行时间作为多无人机任务分配的两个目标函数,依据多目标优化理论,

　　建立了协同任务分配多目标优化模型。并采用了一种借鉴遗传算法中的变异思想的改进鱼群算法进行求解,得到多无人机

　　任务分配的多目标最优解集,然后根据决策者的偏好选择最佳任务分配方案。最后将上述算法应用于多无人机协同任务分

　　配中并进行了仿真,仿真结果验证了改进鱼群算法的收敛性及有效性,为多无人机协同任务分配优化提供了参考依据。

　　无人作战飞机(UCAV)具有零人员伤亡、持续作战能力力强的优点,并将其用于解决多无人机协同任务分配问题

　　强、机动性能高、全寿命费用相对较低等优勢山。在UCAV仿真结果表明该算法的收敛性和有效性。

　　UCAV进行协同作战,因此,多无人机协同任务分配问题是2多无人机协同任务分配模型

　　协同任务分配的重要研究方向。近年来,出现了许多解决多化的任务分配模型的不足,本节在文献[5]中建立的通用的

　　无人机协同任务分配的力法,但是这些方法存在计算时协同任务分配( CMTAP)向题模型的基础上,针对多UCAV

　　间长、难以确定控制参数等缺点。本文在基本鱼群算法基础协同控制的特点?,以多目标优化理论为基础,综合考虑多

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