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摘要
针对复杂多任务下的异构无人机（unmanned aerial vehicle， UAV）集群分组调配问题，提出一种基于改进K均值和延迟接受（deferred-acceptance， DA）算法的先聚类后匹配方法。在任务聚类分组环节，通过离群点检测和固定初始聚类中心的方法来提高K均值聚类的精度，并设计余量裕度下的分组均衡性调整策略，在最优性的前提下提高分组的均衡性。在集群匹配分组环节，改进了DA算法，通过任务倾向的偏好列表快速生成预中选方案，并设计两阶段冲突消除来保证匹配的稳定性和收敛性。仿真实验表明，提出的方法能够快速有效地解决复杂多任务下的UAV集群分组调配问题，具备良好的最优性和时效性。
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单位南京航空航天大学; 航天学院; 北京机电工程研究所
