系统工程与电子技术

作者：李翰, 张洪海, 张连东, 刘皞

单位：南京航空航天大学民航学院, 江苏 南京 211106

关键词：物流无人机,任务分配,改进量子粒子群算法,高斯分布,自适应惯性权重

基金：国家自然科学基金(71971114);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20200716)

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。

来源：2021年第12期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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