遗传算法驱动的无人作战飞机资源调度优化研究

本文主要探讨了"基于遗传算法的动态资源调度问题研究"，发表于2004年的《控制与决策》杂志第19卷第11期。研究关注的是无人作战飞机（Uninhabited Combat Aerial Vehicles, UCAVs）任务规划中的关键环节——动态资源调度。作者余舟毅、陈宗基和周锐来自北京航空航天大学自动化学院，他们构建了一个适用于多架UCAV的数学模型，以解决复杂任务分配与资源管理的问题。 在论文中，作者首先确立了一个分层递阶的任务规划系统结构，这样可以更好地组织和优化资源利用。这个系统架构有助于确保各个层次的任务协调执行，提高整体效率。针对资源调度的核心问题，他们引入了遗传算法这一优化技术。遗传算法是一种模仿自然选择和遗传机制的搜索方法，它能够通过模拟种群的进化过程来寻找最优解，适用于解决多目标优化问题。 论文中的核心贡献是提出了一种基于遗传算法的动态资源调度算法，该算法能够实时根据任务需求和可用资源的变化进行调整，确保资源的有效分配。通过实际计算，算法展现出了显著的效果，证明了其在解决多架UCAV的资源紧张和任务优先级变化情况下的优越性能。这种方法不仅提升了任务执行的灵活性，还提高了作战效率和资源利用率。 关键词"任务规划"和"遗传算法"揭示了研究的主要内容和工具，这些是现代自主系统设计中的关键技术，对于无人作战飞机和其他自主系统的未来发展具有重要的理论和实践意义。该研究的成果对军事航空、无人机技术以及智能系统领域的研究者来说，提供了一个有价值的参考案例，展示了如何将遗传算法应用于解决实际问题，优化动态资源调度策略。