针对环境经济发电调度问题，提出一种基于评价函数的交互式多目标优化方法并结合改进的粒子群优化的求解方法。构造的总体协调度评价函数可以较好地平衡节能和减排2个优化目标。决策者可以通过调整各单目标满意度来体现其主观愿望。该方法克服了多目标向单目标转化过程中权重系数选择的困难，增强了决策方案选择的互动性。对一个含6台发电机组的系统进行仿真分析，结果验证了该方法在求解环境经济调度问题方面的可行性和有效性。

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环境复杂度是无人地面车辆自主性评价三因素（即任务复杂度、环境复杂度、人机交互程度）的一个重要方面。在对美国陆军新版《作战纲要》中作战环境分析的基础上，定义无人地面车辆乡村典型工作环境，以该环境复杂度作为评价目标，分为道路环境、车道内障碍、路面覆盖、路面破损、光照与阴影、成像模糊六个评价方面，建立乡村典型工作环境复杂度评价指标体系。通过算法进行道路边界分割，实现定量评价，并给出典型场景中环境复杂度的参考值。

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实战环境下，无人机所获得的信息通常具有不确定性，针对不确定环境下的多无人机任务分配问题，提出了一种决策方法。分析无人机任务规划中各指标的不确定性，采用主观赋值和客观赋值相结合的方法，确定指标的综合权重，将离散粒子群优化算法和区间数排序方法相结合，给出区间形式不确定信息的无人机任务分配方法。仿真实验结果表明了该方法的可行性和有效性。该决策方法不仅能解决确定信息情况下的无人机任务分配问题，而且能解决区间数不确定信息情况下的无人机任务分配问题。

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