送审稿
该文章提出了一个关于震后场景下直升机与无人机协同救援的多目标优化研究，且采用了改进的NSGA-II算法进行求解。虽然立意和创新性较强，并且通过合理的案例验证展示了算法的效果，但整体研究仍存在若干问题，需要进一步深入思考和修改。文章的研究问题具有较高的现实意义，特别是在震后救援中结合直升机和无人机的协同作业，填补了现有研究中关于异构航空器联合任务分配的空白。然而，文章的创新性略显局限，更多是对现有方法的组合和改进。尽管NSGA-II算法的改进在一定程度上提升了性能，但这一改进并未显著解决NSGA-II算法的根本瓶颈，例如计算复杂度和收敛性问题。
算法与模型的先进性与可行性：文章提出的GA-NSGA-II算法改进虽然在小规模场景中取得了较好的结果，但算法在解决实际问题时的实际效益仍有改进空间。具体来说，以下几点问题应特别关注：
（1）算法计算复杂度问题：文章虽然提出了通过改进变异操作来增强局部搜索能力，但对于大规模灾后场景下的计算复杂度问题未能深入分析。特别是在场景3中，随着任务规模的扩大，算法的计算负担增加明显，这使得其在实时性要求较高的灾后应急场景中可能无法充分应用。因此，作者应进一步探讨如何通过改进算法结构（如分布式计算、多线程计算等）来提高大规模场景下的效率，或引入更高效的求解策略（例如分解方法、近似算法等）。
（2）局部最优和全局最优的平衡：NSGA-II虽然能够提供多个Pareto前沿解，但依然存在局部最优解和全局最优解之间的权衡问题。文章提出的贪心策略在理论上有其价值，但在实验中仅在小规模场景中表现出显著优势，随着问题规模的增大，其效果逐渐减弱。这意味着，算法可能陷入局部最优，而无法有效搜索全局最优解。建议作者进一步探讨如何改进算法的全局搜索能力，是否可以引入更强的全局探索机制或变异算子来提升？
（3）算法的收敛速度问题：虽然GA-NSGA-II算法在场景1中表现良好，但在更大规模的场景下，算法的收敛速度有所降低。这可能与改进策略的适应性不足有关。收敛速度的慢可能会导致算法无法在给定的时间内解决问题，影响其实时性。此问题可能需要引入更高效的停止准则或调整算法的迭代过程，使其能够在合理的时间内收敛。
（4）实验场景的设定与规模：文章基于汶川地震数据进行实验验证，所选的实验场景设置合理，能够有效验证模型和算法的有效性。然而，实验仅涵盖了3种规模的场景，且并未考虑更复杂的救援场景，例如地形多样性、气象变化、资源调配的动态变化等因素。因此，尽管实验展示了GA-NSGA-II算法的有效性，但缺乏对复杂、多变环境下模型表现的全面测试。建议作者增加更多类型的救援场景，特别是在极端天气或复杂地形条件下的实验验证，以提升模型的适应性和泛化能力。当然一篇文章可能篇幅有限，不能够展示更多的研究场景，但此处也应作为作者重点考虑的内容。
（5）实验结果中提到GA-NSGA-II在不同场景下有优化效果，但对于结果的深度分析较为简单，未深入探讨影响优化效果的关键因素。尤其是在场景3中，飞行距离优化幅度较小，任务完成满意度提升有限。作者最好进一步分析原因，例如是否是算法本身的限制，还是模型假设的简化导致的。更进一步的实验分析，如灵敏度分析、参数对比等，可以帮助理解不同变量对结果的影响。
（6）文章中关于救援场景的建模假设，虽然有助于简化问题的求解，但也忽略了很多实际救援中不可忽视的因素。例如，文章未考虑复杂地形对飞行路径的影响，气象条件和通信干扰可能导致航空器的飞行时间和路径不如模型中假设的那样理想。此外，模型对受灾点的伤员分布和物资需求假设过于静态，实际灾后救援场景中，伤员和物资需求可能随时间发生变化，这种动态变化应在未来研究中得到考虑。
（7）文献综述部分虽然涵盖了相关领域的核心研究，但所引用的文献较为陈旧，尤其在智能优化算法领域，近几年有许多新的研究成果未被提及。建议作者更新相关文献，以增强文章的时效性和研究深度。此外，部分引用的文献过于集中于个别研究方向，缺乏对不同优化算法和任务调度方法的广泛讨论，文章的文献综述可以更加多元化。
