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与单任务分配问题相比,无人作战飞机(UCAV)多重任务分配具有更复杂的约束条件.基于UCAV任务分配有向图给出了多重任务分配的一般框架,分析了任务分配的约束条件,提出了一种求解约束优化问题的改进遗传算法.其基本思想是对种群中的个体按两种方案评价,对可行解按目标函数值大小,对不可行解按约束违反程度进行评价,避免了罚函数法中的罚因子的选取难题.采用矩阵形式进行个体编码,按目标出现顺序映射任务类型,解决了多重任务的编码表示,并对武器类型向量实施绑定策略,简化了问题复杂性.设计了选择,交叉,变异等遗传操作算子,保证生成的新染色体不破坏编码时满足的约束条件.最后进行了仿真试验,结果表明提出的方法求解UCAV多重任务分配问题的可行性和有效性. 相似文献
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针对传统高斯马尔柯夫过程在惯性敏感器随机误差建模过程中存在的由自相关序列计算不准确引起建模不准确的缺点,引入自回归过程建模方法对惯性敏感器的随机误差进行建模.建立了自回归过程模型,分析了三种确定自回归过程模型参数的方法,对三种参数估计方法进行了比较,分析结果表明burg法得到的自回归模型稳定性更好.利用静态数据对随机误差的自回归过程模型进行了测试,并将测试结果与其它随机过程模型得到的结果进行了比较.结果表明采用burg法确定模型参数的自回归过程模型的收敛性好,3阶自回归过程模型就能得到最佳的估计效果.同其它随机过程模型相比,自回归过程模型的收敛速度快,稳定性好. 相似文献
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