基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台

被引：15

作者：

段海滨 ^{[1
]}

丁全心 ^{[2
]}

常俊杰 ^{[1
]}

刘森琪 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

[2] 中国一航洛阳电光设备研究所火力控制技术国防科技重点实验室

来源：

航空学报 | 2008年 / S1期

关键词：

蚁群优化; 无人作战飞机; 态势评估; 任务分配;

D O I：

暂无

中图分类号：

V271.4 [军用飞机（战机）];

学科分类号：

082503 ;

摘要：

多无人作战飞机(UCAV)协同作战是UCAV参与战斗的主要模式,而多UCAV任务分配是多UCAV协同作战研究的关键问题。针对现有多UCAV任务分配方法中所存在的计算量大、运行时间长等问题,提出了一种基于并行蚁群优化(ACO)的多UCAV任务分配方法。在构建多UCAV空战优势矩阵的基础上,给出了综合态势评估函数;随后阐述了基本ACO算法的基本原理和数学模型,提出了一种用并行ACO算法解决多UCAV任务分配问题的实现方法;最后基于MATLAB图形用户界面(GUI)开发了一种基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台。实践证明该仿真平台具有良好、开放的可扩展性,且使用方便。

引用

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