作者：赵旭浩,王轶群,刘健,徐春晖 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2019年第09期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2019090090 DOC编号：DOCJSJY2019090099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 多水下自主航行器(AUV)任务规划是影响集群智能水平的关键技术。针对现有任务规划模型只考虑同构AUV集群和单潜次任务规划的问题，提出了适用于AUV异构集群的多潜次任务规划模型。首先，该模型考虑了AUV的能量约束、AUV多次往返母船充电的工程代价、异构集群个体间的效能差异、任务多样性等关键因素；然后，为提高问题模型的求解效率，提出了一种基于离散粒子群的优化算法，该算法引入用于描述粒子速度、位置的矩阵编码和用于评估粒子质量的任务损耗模型，改进粒子更新过程，实现了高效的目标寻优。仿真实验表明，该算法不仅解决了异构AUV集群的多潜次任务规划问题，而且与采用遗传算法的任务规划模型相比较，任务损耗降低了11%。

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