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摘要：本发明公开了一种基于量子遗传算法的异构无人机联盟形成方法，包括如下步骤：步骤一、联盟形成数学模型，假设无人机编队中每架无人机的资源信息对于所有无人机是已知的；假设区域内共有N架无人机M个任务。每架无人机Ai可以携带n种资源，由资源向量表示，无人机编队联盟形成算法分为两个阶段，第一阶段生成可行解，第二阶段在可行解的基础上选择最终联盟形成结果，与传统算法相比量子遗传算法作为一种随机搜索算法搜索范围更广，与多目标优化智能算法相比有更快的求解速度，此外解的质量和求解速度可以通过调整种群规模候选联盟数量调节，有很好的灵活性。
主权项：1.一种基于量子遗传算法的异构无人机联盟形成方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、构建无人机联盟形成数学模型，假设无人机编队中每架无人机的资源信息对于所有无人机是已知的；假设区域内共有N架无人机M个任务，每架无人机Ai可以携带n种资源，由以下形式的资源向量RiA表示； 其中表示无人机Ai拥有的第p种资源，一旦无人机Ai发现任务Tj，假设此时无人机可以获取任务需要的资源信息，若任务Tj需要m项资源向量时，任务Tj的资源需求向量表示如下： 其中且m＜＝n，表示执行任务Tj需要的资源向量，无人机的任务是选择联盟成员，定义联盟资源向量 其中C表示联盟中无人机的集合，联盟资源向量为联盟中每个成员的第i项资源总和，当且仅当时联盟可以完成任务；步骤二、无人机编队联盟形成流程；无人机编队联盟形成算法分为两个阶段，第一阶段生成可行解，第二阶段在可行解的基础上选择最终联盟形成结果，无人机编队联盟形成算法的步骤如下：第一步计算当前可用无人机携带资源总和sumRA，第二步判断条件sumRA＞RT是否满足，满足时时执行量子遗传算法得到输出C'，将C'作为输入执行联盟选择算法得到输出C，当第二步条件不满足时返回资源不足；上述步骤的输入为RT，输出为联盟形成结果C，第二行根据当前无人机编队资源情况判断任务能否完成任务，资源足够完成任务的情况下执行算法，资源不满足任务条件时返回资源不足。
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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于量子遗传算法的异构无人机联盟形成方法
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