一、简介 【matlab|【路径规划】遗传算法之考虑分配次序的多无人机协同目标分配建模【Matlab 021期】】首先通过分析UAV分配次序对打击任务总收益的影响, 设计了动态战场环境的更新规则. 将航程代价和任务代价作为惩罚项修正目标函数, 建立了考虑分配次序的UAVs协同目标分配优化模型. 然后针对模型的物理意义改进了遗传算法基因编码方式, 设计了MUCTA遗传算法. 该算法利用状态转移思想, 引进SDR算子获得多种分配次序种群, 同时以单行变异算子修正UAV与目标对应关系, 并采用最优个体法和轮盘赌法筛选子代个体.
二、源代码
%本实验目的是验证改进的DE离散目标分配算法的有效性
%实验设置：各种环境，调用目标分配的算法
%目标分配实验的输入:代价矩阵
%利用代价矩阵和映射方法，在离散和连续空间转换
%目标分配实验的输出:有效的基因染色体表示
%比较实验：
%1、可行性分析，三种模型
%2、进化策略对比分析，证明采用双策略的有效性
%3、大数据分析
%4、与其他方法的比较
% 本文只用到了AssignType =2;
情形，即UAV数量大于TARGET数量
%使用了改动的遗传算法
%相比较源程序，较大改动部分为：对象执行区（GetFit1和Getfit2两个函数），和差分进化区（全部改动），其他部分有少量改动，我不记得了。很多部分直接删改，可能注释没有对应的上，强烈建议对比源代码学习观看
%本人编程能力较差，编写格式不规范，很多地方注释不足以及随心所欲各种直接删改，不同实验直接改数据，以及出现的重复，各种FOR循环嵌套等等，我自己都觉得乱七八糟。再次强烈建议对比源代码
%建议只使用该代码框架（即阅读源代码即可，本代码可适当看一下就行，估计很费劲），自行删改其中内容，写自己的文章，但注意源代码自行备份，自己的代码尽量多注释以及写实验说明，方便后来的师弟或师妹。
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%清空环境
clear;
%定义地形对象
cTerrain = CTerrain3D;
%定义威胁区对象
cTread = CTread;
%调整为统一的图形环境
figure('Renderer','opengl');
%绘制地形和威胁区
cTerrain.draw();
cTread.draw();
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%%%数据形式说明
%xs 初始点位置集合，三维点集
%yt 目标点位置集合，三维点集
%MxsEna 能力矩阵，集合中的二元组表示最大最小飞行速度
%MxsDIs 最大航程矩阵，集合中的值表示UAV最大可飞的距离
%MytTOrd 任务点间的时序坐标，要求尽量在前面的先执行
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%调用目标分配算法
%AssignType表示不同的模型，1, N=M;
2, N>M;
3, N三、运行结果
文章图片
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四、备注 完整代码或者代写添加QQ912100926
往期回顾>>>>>>
【路径规划】粒子群优化算法之三维无人机路径规划【Matlab 012期】
【路径规划】遗传算法之多物流中心的开放式车辆路径规划【Matlab 013期】
【路径规划】粒子群算法之机器人栅格路径规划【Matlab 014期】
【路径规划】蚁群算法之求解最短路径【Matlab 015期】
【路径规划】免疫算法之物流中心选址【Matlab 016期】
【路径规划】人工蜂群之无人机三维路径规划【Matlab 017期】
【路径规划】遗传算法之基于栅格地图机器人路径规划【Matlab 018期】
【路径规划】蚁群算法之多无人机攻击调度【Matlab 019期】
【路径规划】遗传算法之基于栅格地图的机器人最优路径规划【Matlab 020期】
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