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作者：田宇;唐阳山;李冬月;任鑫珊;刘建明;
单位：辽宁工业大学汽车与交通工程学院;
摘要：为提高多无人机在应急救援工作中执行信息侦察任务的高效性，提出一种多无人机任务分配数学模型，并设计了一种改进的基于粒子群优化（PSO）算法和灰狼优化（GWO）算法的混合算法，简称CPS-GWO算法。首先，将多无人机信息侦察任务分配问题描述为多旅行商（MTSP）问题，以最短无人机飞行航程和最少无人机数量为目标建立数学模型；然后，引入Kent混沌映射和粒子群优化算法，分别从种群初始化和搜索策略两个角度对灰狼优化算法进行改进，设计出用于求解MTSP问题的CPS-GWO算法。最后，基于6组TSPLIB实例数据，通过Matlab仿真实验得出各实例在CPS-GWO算法下的无人机任务分配方案，并与现有研究中提出的改进灰狼优化算法在相同实例下得出的结果进行比较，验证了CPS-GWO算法在解决多旅行商问题上的有效性和可行性。
关键词：无人机;;应急救援;;任务分配;;粒子群优化算法;;灰狼优化算法;;Kent混沌映射;;多旅行商问题
基金资助：辽宁省教育厅2023基本科研项目:基于BDS/UAV的道路应急救援目标智能识别与路径规划研究(JYTMS20230842)
