《表6 帕累托优化结果：一种基于帕累托最优的机场智能驱鸟决策模型》

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《一种基于帕累托最优的机场智能驱鸟决策模型》

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由图10可知，驱鸟器的每一步都是一个局部最优解，但不是到全局最优解，如果要得到全局最优解，需要在对飞鸟目标进行初始分配后，再对所有驱鸟器任务集之间和每个驱鸟器任务集之内进行帕累托决优化，并确定一个可以优化整个驱鸟系统消耗成本的策略，在本次仿真中，将某一驱鸟器任务集中飞鸟任务移动到其它驱鸟器任务集中作为帕累托优化的策略。首先对驱鸟器任务集之间进行帕累托决策分配，然后对驱鸟器任务集之内的飞鸟任务进行的顺序博弈分配法，得到任务分配的仿真结果（图11、表6）。