孫 文，王 剛，付 強(qiáng)，王晶晶

（空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院，西安 710051）

0 引言

臨空高超聲速飛行器（Near Space Hypersonic Vehicle，NSHV）飛行速度快、機(jī)動(dòng)性能強(qiáng)、隱身性能好，兼具空間作戰(zhàn)和遠(yuǎn)程精確打擊的能力，在未來(lái)攻防對(duì)抗中占有絕對(duì)性優(yōu)勢(shì)，對(duì)空天防御體系產(chǎn)生了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)［1］。從防御角度分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)NSHV的探測(cè)跟蹤是進(jìn)行攔截作戰(zhàn)的重中之重，而高效、合理的探測(cè)跟蹤任務(wù)分配機(jī)制則是作戰(zhàn)行動(dòng)的必要條件。NSHV的作戰(zhàn)特性不同于彈道導(dǎo)彈的軌跡可預(yù)測(cè)，空氣動(dòng)力學(xué)目標(biāo)的低空、慢速，使得現(xiàn)有的多傳感器任務(wù)分配體系難以對(duì)其進(jìn)行快速高效穩(wěn)定、動(dòng)態(tài)反饋、全面系統(tǒng)的任務(wù)分配。因此，展開(kāi)對(duì)NSHV任務(wù)分配的研究是一項(xiàng)前沿重點(diǎn)課題。

目前，針對(duì)NSHV多傳感器探測(cè)跟蹤任務(wù)分配的研究剛剛起步，大多數(shù)作戰(zhàn)任務(wù)分配研究集中在反導(dǎo)作戰(zhàn)任務(wù)和無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)任務(wù)分配上，任務(wù)分配方式主要以獨(dú)立的集中式和分布式為主，對(duì)具有快速高效、動(dòng)態(tài)反饋和自適應(yīng)的特點(diǎn)混合式任務(wù)分配研究不足［2-4］。文獻(xiàn)［5-8］主要以攻擊代價(jià)和收益為指標(biāo)，運(yùn)用粒子群算法、改進(jìn)遺傳算法、分布式拍賣算法等，解決多無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)分配問(wèn)題；文獻(xiàn)［9-10］運(yùn)用多維動(dòng)態(tài)列表規(guī)劃的思想、自適應(yīng)遺傳算法，解決反導(dǎo)作戰(zhàn)任務(wù)分配的問(wèn)題。本文借鑒反導(dǎo)和無(wú)人機(jī)任務(wù)分配的相關(guān)研究，搭建了NSHV多傳感器混合式任務(wù)分配體系，構(gòu)建了面向NSHV的多傳感器任務(wù)分配模型，將合同網(wǎng)的協(xié)商簽約機(jī)制引入量子遺傳算法中，提出了具有量子旋轉(zhuǎn)角和反饋信息雙重定向調(diào)整機(jī)制的合同量子遺傳算法，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該算法的可行性和優(yōu)越性。

1 NSHV多傳感器混合式任務(wù)分配體系

NSHV的高速、高空、高機(jī)動(dòng)等特性，使得單一的探測(cè)平臺(tái)資源難以完成探測(cè)跟蹤任務(wù)，需要不同載荷、不同頻段的多源異類多傳感器協(xié)同完成，同時(shí)也就決定了其任務(wù)分配的復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性?；诩惺降目焖俑咝Ш头植际絼?dòng)態(tài)反饋的任務(wù)分配特點(diǎn)，建立了針對(duì)NSHV的多傳感器混合式任務(wù)分配體系，如圖1所示。

圖1 NSHV多傳感器混合式任務(wù)分配體系

圖1可知，該體系主要包括任務(wù)處理/決策中心、天-臨-空-地/海基平臺(tái)傳感器及其任務(wù)處理節(jié)點(diǎn)，可劃分為決策層、中間層和執(zhí)行層，充分體現(xiàn)了多平臺(tái)交互協(xié)同、分層式指令下達(dá)、多屬性效果反饋等特點(diǎn)，有利于多傳感器探測(cè)跟蹤任務(wù)的高效、快速分配。其具體特征如下：

①集中下達(dá)、分層過(guò)渡

NSHV任務(wù)分配涉及眾多不同類型的傳感器，由處理/決策中心向每一個(gè)傳感器下達(dá)任務(wù)分配指令，會(huì)造成通信負(fù)載過(guò)大、效率低下。因此，將處理節(jié)點(diǎn)作為中間層，任務(wù)分配方案集中下達(dá)給各平臺(tái)任務(wù)處理節(jié)點(diǎn)，由節(jié)點(diǎn)對(duì)各傳感器進(jìn)行具體任務(wù)的指令下達(dá)，通信負(fù)載和任務(wù)處理速度都有極大的改善。

②協(xié)商簽約、動(dòng)態(tài)反饋

不同于傳統(tǒng)的指令下達(dá)，傳感器收到指令后進(jìn)行評(píng)估，決定是否接受任務(wù)，如果滿足各項(xiàng)執(zhí)行條件則執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)反饋任務(wù)執(zhí)行效果；否則，產(chǎn)生定向反饋信息，使得方案的調(diào)整具有自適應(yīng)性和快速性，同時(shí)再次形成的方案也更具針對(duì)性。

③層級(jí)引導(dǎo)、自主協(xié)同

同一平臺(tái)的傳感器可能具有相同的性能，在分配傳感器時(shí)，根據(jù)引導(dǎo)信息，針對(duì)性選擇特定傳感器，得到相互協(xié)同的一組或幾組任務(wù)-傳感器分配序列（Mission-sensor Assigned Sequence，MAS） 來(lái)執(zhí)行任務(wù)，使得任務(wù)完成概率、執(zhí)行效果最大限度符合要求。

2 NSHV多傳感器任務(wù)分配模型

2.1 問(wèn)題描述

假設(shè)在NSHV多傳感器探測(cè)跟蹤任務(wù)分配問(wèn)題中，Np表示傳感器的數(shù)量，以Sensor=｛Sensor1，Sensor2，…，SensorNp｝表示；platformt表示傳感器所處的平臺(tái)，t取 1，2，3，4，分別代表天基、臨空基、空基和地/?；脚_(tái)，不同平臺(tái)的傳感器具有不同的探測(cè)性能；NM表示需要執(zhí)行的任務(wù)數(shù)量，以Task=｛Task1，Task2，…，TaskNM｝表示；Tasktype 表示對(duì)目標(biāo)的執(zhí)行任務(wù)類型，Tasktype=｛detect，track｝；NV表示來(lái)襲目標(biāo)NSHV的數(shù)量，以表示；以 Si表示分配給 Sensori的任務(wù)集合，Si=｛Taski1，Taski2，…，Taskik｝。NSHV多傳感器任務(wù)分配問(wèn)題可以描述為：在盡可能短的時(shí)間內(nèi)將針對(duì)不同NSHV的不同任務(wù)分配給系統(tǒng)內(nèi)的多個(gè)傳感器，即，使其能夠快速高效穩(wěn)定地完成任務(wù)分配。

由于NSHV的威脅系數(shù)極高，在條件允許的前提下要保證每個(gè)任務(wù)至少分配給一個(gè)傳感器，即，當(dāng) i≠j時(shí)，可以不為?，以保證較高任務(wù)完成率。

為進(jìn)行有效任務(wù)分配作以下假設(shè)：

①所分配的任務(wù)是不可再分解的元任務(wù)，各個(gè)任務(wù)之間具有獨(dú)立性；

②傳感器在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中保持正常工作且傳感器列表SR不為空；

③任務(wù)動(dòng)態(tài)變化截止日期Tdeadline之后，任務(wù)列表TS不會(huì)再有新任務(wù)加入。

2.2 目標(biāo)函數(shù)

為更加全面地體現(xiàn)模型的合理性和優(yōu)越性，目標(biāo)函數(shù)一般涉及多個(gè)因素。本文主要考慮對(duì)NSHV作戰(zhàn)任務(wù)分配的高效、快速、穩(wěn)定均衡等特點(diǎn)，從效能、時(shí)間、完成率和負(fù)載4個(gè)方面進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建。

其中，U（Taskik）為 Sensori完成任務(wù) Taskik后的效能。

其中，reward（Taskik）為完成任務(wù)的收益，cost（Taskik）為相應(yīng)付出的代價(jià)。收益主要與NSHV的價(jià)值val（作戰(zhàn)性能、目標(biāo)成本等）以及其要攻擊的要地重要程度imp有關(guān)，通過(guò)1～9標(biāo)度法進(jìn)行標(biāo)度，reward=；代價(jià)主要與傳感器損耗cons（能量、壽命等）、傳感器特性 char等有關(guān)，。一般地，val、imp、cons、char由指揮決策人員預(yù)先設(shè)定，在實(shí)際作戰(zhàn)中根據(jù)作戰(zhàn)需求和態(tài)勢(shì)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整。

其中，Time（Si）為Sensori完成任務(wù)集Si后的時(shí)間，Time（Taskik）為 Sensori完成任務(wù) Taskik的時(shí)間。

其中，exe（Taskik）和wait（Taskik）分別為任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和等待時(shí)間。

對(duì)于任意任務(wù)Taski1、Taski2，假定，wait（Taski2）≥wait（Taski1），如果滿足0≤exe（Taski1）≤wait（Taski2）-wait（Taski1），則最小等待時(shí)間0；否則最小等待時(shí)間［11］為min｛ω2（exe（Taski1）-wait（Taski2）+wait（Taski1）），ω1（exe（Taski2）+wait（Taski2）-wait（Taski1｝，ω1、ω2（為權(quán)系數(shù)，根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)預(yù)先設(shè)定。

子目標(biāo)3：使各個(gè)任務(wù)完成概率successP（Taskj）最大。

其中，α和β為任務(wù)類型和傳感器能力的影響因子，p和q是關(guān)于任務(wù)類型和傳感器能力的函數(shù)［12］。任務(wù)完成率與任務(wù)類型執(zhí)行難度負(fù)相關(guān)，與傳感器能力正相關(guān)，同一任務(wù)被不同傳感器執(zhí)行次數(shù)越多完成率越高。

具體含義：當(dāng)WLit＞0時(shí)，表示platformt中傳感器sensori的任務(wù)負(fù)載比平均負(fù)載水平要高，當(dāng)WLit＜0則表示比系統(tǒng)中的平均負(fù)載水平要低［13］。

2.3 約束條件

2.3.1 多傳感器協(xié)同約束

考慮NSHV高空高速高機(jī)動(dòng)等作戰(zhàn)特性，所以在探測(cè)跟蹤任務(wù)集合中的任何一個(gè)任務(wù)至少被一個(gè)傳感器完成，假定資源限制每個(gè)任務(wù)至多被mj個(gè)傳感器執(zhí)行，而每個(gè)傳感器至多執(zhí)行ni個(gè)任務(wù)，具體情況在預(yù)先的任務(wù)需求中要根據(jù)特定目標(biāo)的實(shí)際作戰(zhàn)情況進(jìn)行設(shè)定。設(shè)xij∈｛0,1｝為決策變量，其值滿足

多傳感器協(xié)同約束可以表達(dá)如下：

2.3.2 傳感器任務(wù)類型

傳感器任務(wù)類型主要是指對(duì)于單個(gè)傳感器而言，其攜帶載荷類型、探測(cè)范圍、工作空間等有限，難以實(shí)現(xiàn)全天候、大范圍地連續(xù)探測(cè)跟蹤，導(dǎo)致其完成的任務(wù)類型和數(shù)量有限。記Taskkind（Sensori）為Sensori能夠執(zhí)行任務(wù)類型，則Taskkind（Sensori）?Tasktype。

2.3.3 傳感器的數(shù)量及平臺(tái)約束

受資源條件和不同平臺(tái)傳感器部署條件的限制，NSHV傳感器的數(shù)量在可行范圍內(nèi)盡可能地越多越好，但是并不是無(wú)限多。記各個(gè)平臺(tái)的部署數(shù)量為 platformnumt，則 platformnumt≤max（platformnumt），且Sensori?platformt。

2.3.4 傳感器的載荷及探測(cè)范圍約束

目前，對(duì)于傳感器的研究發(fā)展現(xiàn)狀而言，單一平臺(tái)不可能搭載各種探測(cè)載荷，并且具備無(wú)限的探測(cè)能力。假定傳感器搭載的載荷load=｛radar，infra，ultraviolet，light｝，傳感器 sensori的載荷類型為 loadtypei，則 loadtypei?load；探測(cè)距離為 distancei，其探測(cè)范圍為［ai，bi］，則 distancei?［ai，bi］。

3 基于合同量子遺傳NSHV多傳感器任務(wù)分配算法

3.1 算法基本思想

量子遺傳算法（Quantum Genetic Algorithm，QGA）具有更好的種群多樣性、并行計(jì)算能力、不易陷入局部最優(yōu)等特點(diǎn)［14］，但是不具有自適應(yīng)性和動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)性，缺乏與任務(wù)執(zhí)行者之間的溝通，在運(yùn)行過(guò)程中注重最優(yōu)解的求解，忽視了任務(wù)執(zhí)行者對(duì)所分配任務(wù)的“態(tài)度”。因此，本文引入了合同網(wǎng)的協(xié)商簽約機(jī)制［15］彌補(bǔ)其不足。

合同量子遺傳算法（Contract Net Quantum Genetic Algorithm，CNQGA），主要思想是任務(wù)處理中心下達(dá)作戰(zhàn)任務(wù)分配方案后，任務(wù)執(zhí)行者根據(jù)自身實(shí)際狀態(tài)對(duì)方案進(jìn)行評(píng)估，若滿足執(zhí)行任務(wù)條件則與處理中心簽約，同時(shí)反饋任務(wù)的執(zhí)行情況；否則，產(chǎn)生定向反饋信息，處理中心依據(jù)反饋信息定向調(diào)整，重新分配直至滿足簽約條件。其兼顧了量子遺傳搜索范圍廣、并行計(jì)算快、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)等特點(diǎn)，同時(shí)充分體現(xiàn)了自適應(yīng)性、動(dòng)態(tài)反饋的特點(diǎn)，避免在任務(wù)執(zhí)行階段造成任務(wù)沖突，某一傳感器任務(wù)負(fù)擔(dān)過(guò)重，導(dǎo)致任務(wù)無(wú)法完成等情況。

3.2 算法實(shí)現(xiàn)

3.2.1 量子比特編碼

在CNQGA算法中，量子位是最小的信息單元，量子比特的狀態(tài)可以表示為是復(fù)數(shù)，稱為量子比特的概率幅，其中，表示處于量子位0的概率，表示1的概率。采用二進(jìn)制進(jìn)行量子比特編碼，由于NSHV多傳感器任務(wù)分配影響因素眾多，故采用多量子比特編碼，如式（12）。

其中，qij代表第t代，第j個(gè)個(gè)體的染色體；m為染色體的基因個(gè)數(shù)；k為編碼每個(gè)基因的量子比特?cái)?shù)，可以表示2k個(gè)狀態(tài)。

多量子比特編碼能夠體現(xiàn)NSHV多傳感器任務(wù)分配的多態(tài)性、多樣性，使得NSHV任務(wù)分配的過(guò)程更加全面系統(tǒng)，有利于對(duì)最優(yōu)解的尋找。

3.2.2 量子旋轉(zhuǎn)門更新

在CNQGA中，量子門的構(gòu)造是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通常采用量子旋轉(zhuǎn)門，如：

通過(guò)量子旋轉(zhuǎn)門完成更新：

其中，θ為旋轉(zhuǎn)角，（αi，βi）為染色體中第i個(gè)基因，且旋轉(zhuǎn)角的求值一般按照下式：

其中，s（αi，βi）為旋轉(zhuǎn)方向；△θi為旋轉(zhuǎn)角度系數(shù)，其大小會(huì)影響收斂速度，一般情況下在0.005π～0.1π之間調(diào)整；s（αi，βi）的方向是通過(guò)表1來(lái)確定。

表1 量子旋轉(zhuǎn)門角度調(diào)整策略

其中，xi為當(dāng)前染色體的第i位，bi為當(dāng)前最優(yōu)染色體的第i位，f（x）和f（b）分別為當(dāng)前染色體和當(dāng)前最優(yōu)染色體的適應(yīng)度函數(shù)。

在NSHV多傳感器任務(wù)分配中，量子旋轉(zhuǎn)角的調(diào)整，為第一重定向調(diào)整。保證了任務(wù)分配的快速高效，考慮NSHV多傳感器任務(wù)分配的復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性，采用動(dòng)態(tài)調(diào)整△θi的方式，來(lái)提高算法的收斂性。

3.2.3 合同協(xié)商簽約機(jī)制

處理中心通過(guò)任務(wù)處理節(jié)點(diǎn)將多傳感器任務(wù)分配指令下達(dá)給各傳感器，傳感器根據(jù)自身的特性、任務(wù)負(fù)載等情況，對(duì)能否高質(zhì)量完成任務(wù)進(jìn)行評(píng)估。若評(píng)估結(jié)果不符合要求，則產(chǎn)生定向反饋信息，引導(dǎo)再分配過(guò)程，此為第二重定向調(diào)整；如果滿足執(zhí)行條件，則與處理中心簽約并反饋執(zhí)行情況。主要的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)如下：

①任務(wù)完成率

NSHV多傳感器探測(cè)跟蹤任務(wù)的分配，要保證各項(xiàng)任務(wù)都有較高的完成率。假定理想完成率為δ，則當(dāng)succseeP（Taskj）≥δ時(shí)，傳感器與處理中心的簽約概率較大。

②傳感器負(fù)載

假定傳感器的負(fù)載閾值為ε，則當(dāng)Li≤ε時(shí)，傳感器執(zhí)行任務(wù)的穩(wěn)定性更好，有利于處理動(dòng)態(tài)復(fù)雜情況。

③等待時(shí)間

Sensori能否在下一項(xiàng)NSHV探測(cè)跟蹤任務(wù)到達(dá)時(shí)，執(zhí)行完本次任務(wù)，是保證總時(shí)間最小的關(guān)鍵。假定最大等待時(shí)間為σ，則wait（Taskik）≤σ時(shí)，傳感器接受任務(wù)簽約的概率較大。

3.3 算法流程

為了更加全面有效地進(jìn)行任務(wù)分配，確定傳感器列表和任務(wù)列表TS如下：

①傳感器列表SR1：為已分配任務(wù)的傳感器列表；②傳感器列表SR2：為未分配任務(wù)的傳感器列表；③任務(wù)列表TS1：為已分配的任務(wù)；④任務(wù)列表TS2：為未分配的任務(wù)。

步驟1：判斷NSHV任務(wù)分配時(shí)間是否到達(dá)任務(wù)動(dòng)態(tài)變化截止日期；

① if t=Tdeadline執(zhí)行步驟2；

② else if t＜Tdeadline更新TS和SR；

③ else進(jìn)入下一周期確定新的Tdeadline。

步驟2：確定NSHV任務(wù)列表TS和傳感器列表SR，并判斷TS是否為NULL；

if TS=0，執(zhí)行③；else，執(zhí)行步驟 3。

步驟3：執(zhí)行下頁(yè)圖2所示的流程，得到任務(wù)分配方案；

CNQGA的具體步驟如下：

步驟3.1：初始化種群Q（t0），隨機(jī)生成n個(gè)以量子比特為編碼的染色體，確定種群的大小sizepop，最大迭代次數(shù)cmax；

步驟3.2：對(duì)初始種群Q（t0）中的每個(gè)個(gè)體進(jìn)行一次量測(cè)，得到對(duì)應(yīng)的確定解P（t0）；

步驟3.3：對(duì)各個(gè)確定解進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估，找到最優(yōu)個(gè)體作為進(jìn)化目標(biāo)；

步驟3.4：由式（14），進(jìn)行量子旋轉(zhuǎn)門更新，定向調(diào)整，獲得新的種群Q（t），其中旋轉(zhuǎn)角調(diào)整策略借助表1進(jìn)行，測(cè)試新的種群個(gè)體，評(píng)估個(gè)體的適應(yīng)度，同時(shí)記錄最優(yōu)分配方案和對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度f(wàn)（x），更新 SR1、SR2、TS1、TS2；

步驟3.5：判斷是否滿足目標(biāo)函數(shù)的要求，如果滿足則執(zhí)行步驟3.6，否則執(zhí)行步驟3.7；

步驟3.6：判斷是否滿足傳感器接受任務(wù)的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，若滿足執(zhí)行步驟3.8，否則執(zhí)行步驟3.7；

步驟3.7：產(chǎn)生定向調(diào)整反饋信息，將迭代次數(shù)t=t+1，并判斷是否達(dá)到cmax，如果沒(méi)有達(dá)到，則重復(fù)步驟3.3～步驟3.6，否則以目前最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行任務(wù)分配，執(zhí)行步驟3.8，進(jìn)行強(qiáng)制簽約；

步驟3.8：傳感器與任務(wù)處理中心簽約，更新SR1、SR2、TS1、TS2并且反饋任務(wù)的執(zhí)行情況。

圖2 CNQGA流程

4 仿真分析

為了簡(jiǎn)化試驗(yàn)，本文共設(shè)置6個(gè)傳感器，其特性［16］如表 2 所示。

仿真參數(shù)設(shè)定如下，種群大小sizepop=300，迭代次數(shù)cmax=200，染色體基因數(shù)m=5，量子比特?cái)?shù)k=20，△θi動(dòng)態(tài)變化。分別運(yùn)用合同量子遺傳算法（CNQGA）、改進(jìn)量子遺傳算法（IQGA）和量子遺傳算法（QGA）進(jìn)行500次仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同任務(wù)數(shù)的運(yùn)算結(jié)果取平均值，如下頁(yè)表3所示。

由表3可知，同IQGA和QGA相比，隨著任務(wù)數(shù)的遞增，CNQGA的尋優(yōu)能力更加突出，迭代次數(shù)、運(yùn)行時(shí)間相對(duì)較少，同時(shí)，任務(wù)的執(zhí)行負(fù)載率相對(duì)均衡。為了更加形象地對(duì)比3種算法性能，分別取任務(wù)數(shù)為8和16時(shí)，采用MATLAB進(jìn)行仿真得到結(jié)果如下頁(yè)圖3～圖6所示。

表2 不同平臺(tái)傳感器特性

表3 3種算法運(yùn)算結(jié)果

圖3 NM=8 3種算法最大適應(yīng)度曲線

圖4 NM=16 3種算法最大適應(yīng)度曲線

圖5 NM=8傳感器執(zhí)行任務(wù)數(shù)

圖6 NM=16傳感器執(zhí)行任務(wù)數(shù)

由圖3～圖6可知，CNQGA的收斂速度最快，尋優(yōu)能力突出，最優(yōu)解的近似度高，同時(shí)各個(gè)傳感器的任務(wù)執(zhí)行數(shù)量相對(duì)均衡，保證了執(zhí)行NSHV任務(wù)時(shí)穩(wěn)定性最好，能夠有效地對(duì)后續(xù)任務(wù)進(jìn)行處理，并且實(shí)際執(zhí)行任務(wù)的總數(shù)大于等于分配任務(wù)數(shù)，保證了任務(wù)的完成率，同時(shí)，當(dāng)任務(wù)數(shù)越多時(shí)，CNQGA優(yōu)勢(shì)越明顯。仿真表明，CNQGA能夠滿足NSHV任務(wù)分配高實(shí)時(shí)性、高完成率、穩(wěn)定系統(tǒng)性的要求。

5 結(jié)論

針對(duì)NSHV探測(cè)跟蹤任務(wù)分配難以實(shí)現(xiàn)高效、實(shí)時(shí)、穩(wěn)定等問(wèn)題，本文汲取集中式和分布式任務(wù)分配的優(yōu)勢(shì)，搭建了兼具兩者特性的混合型任務(wù)分配體系，以體系框架為背景，構(gòu)建了涵蓋效能、時(shí)間、完成率和負(fù)載率的任務(wù)分配模型，考慮了傳感器性能、數(shù)量、任務(wù)類型等多種約束條件，提出了具有雙重定向調(diào)整機(jī)制的合同量子遺傳算法，通過(guò)同IQGA和QGA的比較，表明了CNQGA算法的高效性和穩(wěn)定性。為NSHV多傳感器探測(cè)跟蹤任務(wù)分配研究提供了模型和算法基礎(chǔ)，為未來(lái)NSHV多傳感器探測(cè)跟蹤體系的建立奠定了基礎(chǔ)。

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