【摘 要】
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针对具有复杂约束的异构多无人机对地目标侦察打击任务分配问题，考虑不确定的任务执行时长、目标消失时间和无人机巡航速度等不确定因素对任务分配结果的影响，基于模糊可信性理论构建以最小化总成本为优化目标的异构多无人机任务分配的模糊机会约束规划模型，并提出一种多策略融合的灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization Algorithm Integrating Multiply Strategi
【基金项目】
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国家自然科学基金（62073267,61903305）； 航空科学基金（201905053001）； 西北工业大学新兴交叉学科方向项目专项资金（NWPU）；
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针对具有复杂约束的异构多无人机对地目标侦察打击任务分配问题，考虑不确定的任务执行时长、目标消失时间和无人机巡航速度等不确定因素对任务分配结果的影响，基于模糊可信性理论构建以最小化总成本为优化目标的异构多无人机任务分配的模糊机会约束规划模型，并提出一种多策略融合的灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization Algorithm Integrating Multiply Strategies, IMSGWO），通过引入自适应控制参数调整策略、自适应惯性权重策略、最优学习策略与跳出局部最优策略，在增强种群多样性的同时，提高算法的搜索能力。数值分析结果表明：所提算法能够有效求解不确定环境下的异构多无人机任务分配问题。
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