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AlgorithmbasedonTentCh基于改进狼群算法的无人机群资源调度方法本发明公开了基于改进狼群算法的无人机群围攻行为以及设计基于差异度的狼群更新机优化解以及无人机群资源得不到充分利用的问2在步骤(1)中，首先根据空间态势和性能得到无人机对目标的S优势以及能量优势，ω1,ω2,ω3,ω4,ω5依次表示各项指标的权重系3将步骤(1)建立的无人机群资源调度模型的目标函数作为狼群算法优化的目标函数，L味浓度后返回原位置，选择h个方向上猎物气味浓度最大并大于当前探狼位置猎物气味浓4若算法达到最大迭代次数itmax或最优解满足优化精度要求，56A和目标对无人机的综合优势B；然后根据无人机对目标的综合优势A和目标对无人机的综7ij,α2为各项指标权重系数且各系数之和为1，S1,S2分别表示无人机相对目距离优势以及能量优势，ω1,ω2,ω3,ω4,ω5依次表示各项指标的权重系数且各系数之和[0026]将步骤(1)建立的无人机群资源调度模型的目标函数作为狼群算法优化的目标函[0028]确定初始狼群的数量a_initial，通过rand(1,L)产生1×L的随机数(x1,L依次代入Logistic混沌映射公式并迭代a_initial-1次，即生成混沌状态下a__initial组1×L维向量；对于其中一组向量(x1,x2,···,L8气味浓度后返回原位置，选择h个方向上猎物气味浓度最大并大于当前探狼位置猎物气味9lead,L}的差异度simi,lea距离优势以及能量优势，ω1,ω2,ω3,ω4,ω5依次表示各项指标的权重系数且各系数之和ij人机和目标的数量计算得出的人工狼编码长度。人工狼的位置代表无人机群资源调度方[0097]确定初始狼群的数量a_initial，通过rand(1,L)产生1×L的随机数(x1,素x1,x2,L依次代入式(10)，最终得到1×L维向量X1,X2,···,L返回原位置，选择h个方向上猎物气味浓度最大并大于当前探狼位置猎物气味浓度的方向[0103]莱维随机运动的特点是大量短步长伴随着少量的长步长，让探狼随机游走步长stepa服从莱维分布，有助于探狼游走陷入局部最优时凭借长步长扩大搜索范围跳出局部[0111]考虑到α值会影响算法的寻优效果，为更好的协调算法的全局搜索能力和局部搜一时间段内的时间上界和下界，randn产生均值为0，方差为1的正态分布随机数，表示取0+v5*randn的整数上界；lead,L}的差

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