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基于MGGA和SAA的无人集群的任务重分配方法 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:本发明公开一种基于MGGA和SAA的无人集群的任务重分配方法,涉及无人机任务分配领域,方法包括基于异构集群构建最小化执行时间模型;采用MGGA模型基于所述异构集群对最小化执行时间模型进行求解,得到最优任务预分配指令;基于最优任务预分配指令对所述无人集群进行控制,直至满足第一预设条件,则采用SAA模型基于所述异构集群和最优任务预分配指令对最小化执行时间模型进行求解,得到最优任务重分配指令;基于最优任务重分配指令对所述无人集群进行控制,本发明实现无人集群的任务重分配,提高无人集群的工作效率。

主权项:1.一种基于MGGA和SAA的无人集群的任务重分配方法,其特征在于,所述方法包括:基于异构集群构建最小化执行时间模型;所述异构集群包括任务环境集合、异构集群集合、目标集合、目标上需要完成的任务类型集合和约束条件集合;采用MGGA模型基于所述异构集群对最小化执行时间模型进行求解,得到最优任务预分配指令;所述MGGA模型是基于改进的遗传算法构建的;基于最优任务预分配指令对所述无人集群进行控制,直至满足第一预设条件,则采用SAA模型基于所述异构集群和最优任务预分配指令对最小化执行时间模型进行求解,得到最优任务重分配指令;所述SAA模型是基于改进的CNP算法构建的;基于最优任务重分配指令对所述无人集群进行控制。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京航空航天大学 基于MGGA和SAA的无人集群的任务重分配方法

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