一種改進(jìn)多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法的多無人機(jī)任務(wù)分配_第1頁
一種改進(jìn)多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法的多無人機(jī)任務(wù)分配_第2頁
一種改進(jìn)多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法的多無人機(jī)任務(wù)分配_第3頁
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多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法是灰狼優(yōu)化算法（rayWolfOptiizaton，）的擴(kuò)展版本。作為一種全局優(yōu)化算法，OO中，每只狼代表一個(gè)候選解，狼的位置表示該解的屬性值。每只狼都有一個(gè)目標(biāo)函數(shù)值，這些目標(biāo)函數(shù)值可以看作是狼的生存能力指標(biāo)。O的搜索過程是通過不斷地更新狼的位置（解的屬性值）來實(shí)現(xiàn)的。在更新位置的過程中，狼會(huì)受到其它狼的影響，以此提高全局搜索能力。O這個(gè)算法中，每只狼都有多個(gè)目標(biāo)函數(shù)值，因此每只狼都被描述為一個(gè)O算法來解決多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)，需要將多個(gè)目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化成一個(gè)綜合目標(biāo)函數(shù)。這種轉(zhuǎn)化方式可能會(huì)導(dǎo)致一些重要的目標(biāo)函數(shù)被忽略，影響了搜索效果。因此，多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法被提出來，避免了這個(gè)問題。無人機(jī)和任務(wù)之間的匹配。這些解向量可以被描述為一個(gè)NP問題中的解。24ij選擇一個(gè)無人機(jī)k。然后，將任務(wù)i分配給無人機(jī)k，將任務(wù)j分配給原j的無人機(jī)。這樣可以增加種群的多樣性并快速尋找新的可行ij之間的位置進(jìn)行交換，以改變?nèi)蝿?wù)10、20、50、100、200，任務(wù)數(shù)量是無人機(jī)數(shù)量3倍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的改進(jìn)算法在解決多無

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