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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了基于适变网络的无人机群多目标优化与多属性决策方法，涉及无人机作战技术领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：1作战使命输入；2对作战使命分解；3将步骤2中分解的作战使命输入适变网络调度模型中，并利用适变网络调度模型给出调度结果集；4建立多目标函数模型，并利用多目标函数模型通过方案迭代获取初始的帕累托解集；5采用帕累托过滤器从初始的帕累托解集中选出代表性最小解集；6采用皮尔森系数将帕累托最小解集进行比较和排序，得到备选方案的排序，并做出最终决策。该方法能够显著提高救援效率并快速完成赋予无人机机群的作战任务。
主权项：1.基于适变网络的无人机群多目标优化与多属性决策方法，其特征是：具体包括以下步骤：1作战使命输入；2对作战使命分解；3将步骤2中分解的作战使命输入适变网络调度模型中，并利用适变网络调度模型给出调度结果集；4建立多目标函数模型，并利用多目标函数模型通过方案迭代获取初始的帕累托解集；5采用帕累托过滤器从初始的帕累托解集中选出代表性最小解集；6采用皮尔森系数将帕累托最小解集进行比较和排序，得到备选方案的排序，并做出最终决策；所述步骤4中的多目标函数模型包括通信成本最小化模型、时间最短模型、agent系统干扰模型和作战效能模型；所述通信成本最小化模型为： 其中A为提供资源的作战成本，B为Multi-Agent协作完成任务的合作成本，F为各个子系统之间的通信成本；所述时间最短模型为：使命的完成时间为t＝minFT，使命的完成时间跟完成的任务成负相关，且使命的完成时间跟使用无人作战的作战能力成正相关；通过C2组织的协同负载来进行表示，即： COT，CW＝-1；其中CW为系统之间的协作负载，CO为时间和协作负载呈负相关；t表示无人作战系统的时间消耗成本最小，单位用秒s表示；所述agent系统干扰模型为：Vinter＝0；所述作战效能模型为： 其中perfen为所选系统e在能力上提供的效能，Perf＝{perfen}jk为效能perfen的j×k阶矩阵。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于适变网络的无人机群多目标优化与多属性决策方法
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