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摘要：本发明公开一种基于改进黑翅鸢优化算法的无人机任务分配方法，应用于无人机任务规划技术领域，针对现有的基于群体智能优化算法的无人机任务分配方法存在的容易陷入局部最优解、较难处理离散的任务序列解、算法对场景的适应性较差的问题；本发明首先，基于无人机的任务需求，建立航程约束下的无人机任务分配模型。其次，定义了黑翅鸢优化算法的初始参数集并在黑翅鸢种群的初始化中采用了混沌映射策略。然后，根据黑翅鸢的攻击行为和迁徙行为构建元启发式算法的模型。最后，通过优化算法迭代求解，以获得最优的任务分配序列，从而高效地完成无人机的任务分配。
主权项：1.一种基于改进黑翅鸢优化算法的无人机任务分配方法，其特征在于，包括：S1、根据无人机任务分配场景，建立航程约束下的无人机任务分配模型；S2、采用黑翅鸢优化算法对步骤S1建立的无人机任务分配模型进行求解，得到最终的无人机任务分配方案；具体实现过程包括以下分步骤：S21、定义了黑翅鸢优化算法的初始参数集，并基于混沌映射对黑翅鸢种群进行初始化；S22、根据黑翅鸢的攻击行为和迁徙行为构建元启发式算法的模型，在元启发式算法的深度搜索阶段引入了自适应权重方法，在元启发式算法的广度搜索阶段引入了莱维飞行方法并将莱维飞行方法与领导者策略相结合；S23、通过优化元启发式算法迭代求解，以获得最优的任务分配序列。
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百度查询： 电子科技大学 一种基于改进黑翅鸢优化算法的无人机任务分配方法
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