基于遗传算法求解多敏捷卫星协同多目标自主任务规划
多敏捷卫星协同多目标自主任务规划是一个复杂且具有挑战性的问题。在这个问题中，我们需要考虑多个卫星之间的协同行动，以实现多个目标的自主完成。遗传算法是一种常用的优化算法，可以用于解决此类多目标问题。在本文中，我们将介绍如何使用遗传算法来求解多敏捷卫星协同多目标自主任务规划，并提供相应的MATLAB代码。
首先，让我们定义问题的目标和约束。假设我们有N个敏捷卫星和M个任务，每个任务都有特定的优先级和时限。我们的目标是最大化完成任务的数量，同时考虑任务的优先级和时限，以便在有限的时间内完成尽可能多的高优先级任务。每个卫星都有一组可用的操作，可以在任务执行过程中选择。我们需要考虑卫星之间的调度和资源分配，以最大化任务完成率。
现在，我们将使用遗传算法来解决这个问题。遗传算法模拟了自然界的进化过程，通过不断迭代和交叉变异操作，逐步改进解的质量。
以下是使用MATLAB实现的基于遗传算法的多敏捷卫星协同多目标自主任务规划的代码：
% 参数设置
populationSize = 100; % 种群大小
maxGenerations = 50;