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Con el continuo desarrollo de la tecnología informática y de redes, las operaciones a gran escala y en clúster de drones han ido convirtiéndose gradualmente en una realidad. Cómo realizar la asignación razonable de tareas de combate de clúster de UAV y lograr el control de optimización inteligente del clúster de UAV es uno de los desafíos más difíciles en el combate de clúster de UAV. Resolver el problema de asignación de tareas y encontrar la solución óptima ha demostrado ser un problema NP-duro. Este artículo propone un enfoque basado en CSA para optimizar simultáneamente cuatro objetivos en la asignación de tareas multi-UAV, es decir, maximizar el número de tareas asignadas con éxito, maximizar los beneficios de ejecutar tareas, minimizar los costos de recursos y minimizar los costos de tiempo. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el algoritmo genético, el método propuesto tiene un mejor rendimiento para resolver el problema de asignación de tareas de UAV con múltiples objetivos.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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