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基于改进K-means算法和总时最短机制的无人机群多目标分配围猎策略
文献摘要：
无人机(UAV)群多目标围猎是一种重要的战术手段,提出了一种基于改进K-means和总时最短机制的围猎策略.大规模的任务分配问题结构复杂、解算难度大,为了得到较高的围猎效率,减少单机计算量,采用混合式的体系结构将复杂的多目标围猎问题逐步分解为UAV个体需要执行的任务集合,降低了系统的耦合性和任务解算的复杂度.该策略利用改进的K-means算法将多目标围猎问题分层,形成多个独立的单目标围猎子系统.在子系统内部将单目标围猎任务分解为多个UAV容易执行的子任务,并以总时最短机制在子任务和UAV之间建立一一对应的匹配关系,各UAV只需执行待执行的子任务即可达到多目标围猎的目的.仿真实验表明,多无人机群可以有效地对多个目标的围捕任务进行合理分配,证明了该分配策略的有效性.
文献关键词：
多目标围猎;任务分配策略;无人机群;K-means法
中图分类号：
作者姓名：
胡滨;朱亚辉;杜致泽;赵子昕;周延年
作者机构：
西北工业大学 自动化学院,陕西 西安,710072;陕西学前师范学院 数学与统计学院,陕西 西安 710061;西北工业大学 机电学院,陕西 西安,710072;交通运输通信信息集团有限公司 卫星通信事业部,北京 100011;空军工程大学 防空反导学院,陕西 西安 710043
文献出处：
引用格式：
[1]胡滨;朱亚辉;杜致泽;赵子昕;周延年-.基于改进K-means算法和总时最短机制的无人机群多目标分配围猎策略)[J].西北工业大学学报,2022(06):1297-1304
A类：
多目标围猎
B类：
means,无人机群,目标分配,UAV,战术,分配问题,了得,单机,计算量,体系结构,个体需要,耦合性,单目标,部将,任务分解,子任务,一一对应,匹配关系,多无人机,围捕,合理分配,任务分配策略
AB值：
0.247166
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