基于多种群遗传算法的无人机集群并行任务分配  

作　　者：徐哲[1] 蒋进[1] 郑祥明[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学

出　　处：《江苏航空》2019年第3期10-13,共4页Jiangsu Aviation

摘　　要：随着无人机技术的发展,无人机的应用环境越来越复杂,促进了无人机从单平台向多平台的集群化发展[1]。无人机集群相对于单个无人机,具有更好的鲁棒性、适应性,尤其适用于低成本的微型飞行器。其控制方式主要分为集中式控制和分布式控制,集中式控制过度依赖通信、计算复杂,不能及时应对突变态势;而分布式控制更能突出无人机集群的优势,通过各无人机间的自治与协作来解决全局问题,将复杂问题划分为能够由系统中各个节点解决的子问题,然后通过各节点进行联合求解[2-4],大大提高了无人机集群的鲁棒性以及求解问题的效率。而无人机集群的任务分配问题,是无人机集群需要求解的一个基础问题,任务分配的好坏直接影响无人机集群执行任务的效率。

关 键 词：无人机集群 微型飞行器 分布式控制 集中式控制 多种群遗传算法 任务分配 全局问题 并行任务 

分 类 号：V27[航空宇航科学与技术—飞行器设计]