【摘 要】
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随着无人装备发展的日新月异,无人作战受到世界各国的广泛关注,其中多无人装备协同作战已成为无人作战的重要研究方向之一。协同行动规划是多无人装备遂行协同任务的重要基础,主要研究和解决在满足时序关系、资源匹配等诸多约束条件下,如何把作战任务合理分配给无人装备执行,实现整体作战效能的最大化。基于此,本文面向多无人装备作战行动计划生成问题,围绕协同行动规划方案生成与优化展开研究,主要做了以下工作:（1）建立
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随着无人装备发展的日新月异,无人作战受到世界各国的广泛关注,其中多无人装备协同作战已成为无人作战的重要研究方向之一。协同行动规划是多无人装备遂行协同任务的重要基础,主要研究和解决在满足时序关系、资源匹配等诸多约束条件下,如何把作战任务合理分配给无人装备执行,实现整体作战效能的最大化。基于此,本文面向多无人装备作战行动计划生成问题,围绕协同行动规划方案生成与优化展开研究,主要做了以下工作:（1）建立多无人装备协同行动规划方案生成问题的数学模型和求解框架。分析了多无人装备协同行动规划问题,做了问题的基本假设,在此基础上建立了多无人装备协同行动规划方案生成问题的数学模型,明确了相关概念定义、约束条件和目标函数等,并进行了模型分析,提出了适用于问题求解的框架。（2）提出了基于多维动态列表协同规划算法的多无人装备协同行动规划求解方法。在对比了目前主要的协同行动规划求解方法的基础上,选取多维动态列表规划算法作为基础求解算法,结合多无人装备协同行动规划方案生成问题特点,引入协同记忆机制和任务分配数量阈值,提出了多维动态列表协同规划算法。（3）提出了面向多无人装备协同行动规划优化的混合目标向量引导的基于偏好信息启发的协同进化方法（MPICEA-g）。通过对协同行动规划优化方法进行分析,针对PICEA-g算法存在的目标向量评价和更新机制的不足,引入混合偏好更新机制和基于支配关系的目标向量选择方法,改善PICEA-g算法性能以便很好地解决多无人装备协同行动规划优化问题。最后以多无人装备遂行边境作战任务的案例进行了相关方法的验证,经过求解、优化得到系列Pareto前沿解,并通过评估过程得出相对满意的协同行动方案,实验证明了本文所提出方法的有效性和可行性。
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