【摘 要】
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为提高无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle,UCAV)协同实时航迹规划的实时性和可操作性,针对多架UCAV协同执行对地作战任务过程中的协同实时航迹规划问题,提出一种基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法(Sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight,SCASL)的多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划方法.首先,构建三维任务空间模型并根据UCAV平
【基金项目】
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航空科学基金(20175196019,201951096002),陕西省自然科学基金(2020JQ-481)。
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为提高无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle,UCAV)协同实时航迹规划的实时性和可操作性,针对多架UCAV协同执行对地作战任务过程中的协同实时航迹规划问题,提出一种基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法(Sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight,SCASL)的多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划方法.首先,构建三维任务空间模型并根据UCAV平
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