《表5 无人机参数：改进PSO算法在多无人机协同任务分配中的应用》

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《改进PSO算法在多无人机协同任务分配中的应用》

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由图11的仿真结果可以看出，随着算法迭代的不断进行，执行任务的总体代价在不断下降。并且由图中的对比实验可以看出，PSO算法、SAPSO算法、CLSPSO算法分别在200～250代陷入局部最优，而本文提出的改进算法在UAV任务分配中，更具有优势，能够跳出局部位置，最终寻找到最优位置（2.7473，1.8132，1.4449，3.6773，2.7441，1.7111，3.8870）让执行任务的总代价最小为0.8433，得出最优分配方案如表6所示，并且在170代左右就成功收敛到最优位置，收敛速度较快。证明本文提出的改进算法应用于多UAV协同任务分配上效果较好，改进策略可行，具有一定理论和实际意义。