编号：D718
大小：57M
环境：Matlab2023B
简介：基本信息
UAV.xlsl: 无人机的参数信息
Target.xlsx: 任务目标的参数信息
result.xlsm: 论文中的一些数据
单目标
main: 单目标SIA算法（把第55、69、83、98行的&&改成#&& 即为单目标IA算法）
InitialSolution: 抗体解码为初始解
ModifiedSolution: 初始解转化为修正解
Graph: 根据任务矩阵返回邻接矩阵
DFS: 深度优先算法，返回死锁回路
Lock: 以邻接矩阵形式返回死锁次数矩阵
Unlock: 去除死锁的函数
Get_mission: 抗体经过上述解码修正操作获得任务分配矩阵
CostRoad: 计算航程代价
CostBias: 计算偏差代价
Reward: 计算任务收益
Cost: 计算抗体的目标代价
similar: 计算两个抗体的相似度
concentration: 计算抗体浓度
fitness: 计算抗体适应度
bestselect: 将优秀抗体储存到记忆库
select: 根据轮盘赌选择繁衍的抗体
mutate: 变异
cross: 交叉
reverse: 反转
exchange: 交换
Test: 判断抗体的值是否合理
Affinity_old: 返回前50次迭代的平均亲和度
多目标
main_bias: 最小偏差子问题求解
main_road: 最小航程子问题求解
main_reward: 最大收益子问题求解
注意：采用分组进化则需把上述3个算法求解的抗体群保存，导入到Pareto_main中，并且将随机初始化代码注释
Pareto_main: 多目标SIA算法（把第74、104、135行的&&改成#&&即为多目标IA算法）
Cost_Road: 多目标航程代价
Cost_Bias: 多目标时间偏差
Cost_Reward: 多目标任务收益
Cost_new: 多目标问题的代价函数
FreshPareto: 更新Pareto最优解集
Affinity_new: 计算多目标任务亲和度

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频