基于改进鱼群算法的多无人机任务分配研究

多无人机协同任务分配问题是多无人机协同控制的关键,为解决单目标函数构建的任务分配模型不能满足决策者对战场环境大量信息的需求,以最大航程和最长任务执行时间作为多无人机任务分配的两个目标函数,依据多目标优化理论,建立了协同任务分配多目标优化模型.并采用了一种借鉴遗传算法中的变异思想的改进鱼群算法进行求解,得到多无人机任务分配的多目标最优解集,然后根据决策者的偏好选择最佳任务分配方案.最后将上述算法应用于多无人机协同任务分配中并进行了仿真,仿真结果验证了改进鱼群算法的收敛性及有效性,为多无人机协同任务分配优化提供了参考依据.     

多无人机分布式协同异构任务分配

研究异构无人机对不同类型目标执行侦察、打击和评估任务的协同任务分配问题.采用信息论中熵的变化量对侦察与评估任务中所获取的信息量进行度量,将无人机对不同类型目标的打击能力抽象为对目标的毁伤概率,并考虑各个任务之间的相互关联,建立异构多无人机协同任务分配模型.设计了基于相邻局部通信的分布式拍卖算法,实现了多无人机协同任务分配问题的优化求解.仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性.     

基于改进粒子群算法的多无人机任务分配研究

任务分配问题是多无人机协同控制的关键技术之一.在深入分析多无人机任务分配问题特点的基础上,对现有模型进行了扩展,建立了多无人机协同任务分配的混合移数线性规划(MILP)模型.对现有粒子群算法进行了改进,提出一种具有较强全局搜索能力的多子群多阶段粒子群算法,开展了粒子群算法在多无人机协同任务分配问题中的应用研究,主要针对粒子群算法的编码策略、约束处理、算子选取、参数设置等方面进行相应的调整和改进.最后对算法进行了仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法求解无人机协同多任务分配问题

无人机多机协同控制系统近年来已被广泛地应用在军事打击、海洋监测、陆地航拍和灾情探测等领域.针对无人机协同多任务分配问题,为了更加准确地描述无人机协同多任务分配场景,本文考虑实际应用场景下的多种复杂约束,并以无人机飞行总航程最少和任务完成时间最短为优化目标,构建了混合变量多约束的无人机协同多任务分配问题模型M-CMTAP.为了高效求解上述模型,本文提出一种基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法C-MOPSO.C-MOPSO采用基于任务分配和路径规划的编码方法表示无人机的任务分配结果和路径规划结果及基于约束处理的可行解初始化方法生成可行粒子;同时利用基于结构学习的重组策略对粒子进行更新以提高种群的多样性和收敛性;并引入协同进化策略在两个子种群之间进行合作进化以提高算法的搜索效率.根据无人机和目标的分布状态设计4个代表性的测试实例并验证算法性能,实验结果表明,与其他采用协同进化策略的算法相比,所提算法在解的收敛性和解集多样性上均具有显著的性能优势.     

多运动目标的多无人机协同搜索追踪策略

针对多无人机协同搜索追踪区域内多运动目标问题,考虑无人机的传感器与避撞等约束和目标随机运动等特征,提出了以垂线搜索为基础的多无人机协同搜索追踪策略.策略包含任务分配和航迹规划两部分.在任务分配部分,设计了航道均分垂线搜索算法,将搜索资源在区域内均匀分配,提高协同搜索效能.在航迹规划部分,设计了改进的人工势场算法,避免发生机间碰撞,保障飞行安全.在典型场景下,仿真验证了策略的有效性,相比传统垂线搜索方法,本策略能在保证安全的前提下,引导无人机群捕获更多的目标,有效提升了多无人机协同搜索追踪的效果.     

基于目标信息估计的分布式局部协调任务分配方法

分布式决策是提高群体自主性的关键技术之一.以侦查类无人机(unmanned search aerial vehicles,USAV)和打击类无人机(unmanned combat aerial vehicles,UCAV)执行协同搜索、攻击灰色目标区域问题为背景,建立了一种考虑局部链式通信、无人机飞行性能和任务执行能力等多约束的分布式任务分配模型,基于贝叶斯定理将任务空间的连续/离散不确定量用任务收益值量化描述.然后,提出了一种基于一致性协调算法的在线协同策略,并利用一致协调理论建立了一种冲突调解规则,在此基础上,设计了一种分布式任务分配求解算法,能够实现多USAV,UCAV的协同多任务快速分配.最后,通过数值仿真,验证了本文算法求解不确定空间任务分配问题的可行性和快速性.     

基于SEAD任务特性约束的协同任务分配方法

以多异构无人机执行SEAD任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析.采用图论的方法完成问题的建模,将无人机本体等效为Dubins Car模型,并对其在相应目标处执行侦查、打击、评估任务时的进入角度进行约束,通过Dubins路径完成对无人机飞行路径的等效,采用分布式遗传算法完成对问题的快速求解.研究结果表明,带有路径末端角度约束的任务分配问题具有较好的实用意义,分布式遗传算法可有效处理实时任务分配问题,完成任务空间的快速决策.     

基于PSO的多无人机协同任务目标分配方法

针对多无人机协同任务分配的特点进行分析,在分析多种分配算法的基础上,提出离散粒子群算法求解多UAV任务分配问题。分析离散粒子群算法的原理,给出求解过程,利用计算机对一个简单的多UAV协同问题进行仿真,验证离散粒子群算法的有效性。      

基于人工势场算法和RRT算法的多无人机路径规划

为了解决在城市和山区复杂环境中的多无人机任务分配及路径规划问题,提出了一种基于人工势场算法和RRT融合算法的多无人机协同路径规划方法。基于人工势场算法基础优化斥力函数,加入机间斥力因子,实现了协同避撞。引入RRT算法进行拓展搜索,解决了无人机陷入局部极值点时单一人工势场算法目标不可达的问题。通过三维路径规划仿真实验和算法对比实验验证该方法的可行性,结果表明,融合路径规划算法可以在约束条件下找到全局最优路径。     

基于改进麻雀搜索算法的多无人机任务分配

针对异构多无人机任务分配不合理、速度慢的问题，在经典麻雀搜索算法的基础上引入Logistics混沌初始化，并利用Pareto最优解求解多目标优化问题，加快算法前期的求解速度并避免算法陷入局部最优。利用多种算法研究同一场景下的无人机完成目标任务，通过改变其数量并进行任务分配，使用改进麻雀搜索对算法结果进行对比，结果表明改进麻雀搜索算法在解决多无人机任务分配时的速度和精度都有明显提高。