城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

反导作战任务分配方法

为充分发挥反导体系的作战能力,探讨了多任务与多资源的多属性匹配问题。以任务为中心进行反导任务分配,给出了多任务分配问题的描述。结合反导资源作战使用的实际情况,分析作战任务和资源的多维属性。通过引入资源能力负载系数,定义任务需求与资源能力之间的矢量距离。以资源冗余和最小化协同负载策略为优化原则,建立了任务分配数学模型。借鉴和改进多维动态列表规划算法的思想,设计了具体的求解步骤,确定了任务选择资源的优先级。通过案例分析,验证了所提方法的适用性。     

直接分配到弹的双层反导火力规划模型

反导作战火力运用是反导力量建设的核心内容之一,末段双层反导火力规划是一个复杂的不确定多约束条件优化问题,对火力规划进行了问题分析、弹-目分配时机分析和模型假设;分2个阶段建立了直接分配到弹的末段双层反导火力规划模型,模型重点考虑拦截目标与拦截弹杀伤时间窗口的对应关系,建立起武器系统拦截弹与来袭目标的弹-目对应分配关系,提供一种新的、快速的双层反导火力规划方法。     

改进的蚂蚁算法求解任务分配问题

将蚂蚁算法用于求解任务分配问题，并提出一种改进算法来提高其全局搜索能力。文中介绍了任务分配问题和蚂蚁算法，给出了求解任务分配问题的蚂蚁算法的数学描述及求解的算法步骤，在此基础上提出求解任务分配问题的改进蚂蚁算法。两个实例验证了改进蚂蚁算法的优越性。     

多Agent协作环境下的任务分配

对多Agent协作环境下的任务分配机制进行了论述。在合同网的分配机制基础上,提出了一种基于合同网的改进机制———任务列表分配机制。该任务分配机制针对多Agent协作工作时面临的突发性事件,能有效地提高系统的实时处理能力和工作效率。以多机器人系统为例,应用任务列表分配机制,解决突发事件下多机器人任务的再次分配问题,满足了多机器人协调工作的实时性要求。实验和理论证明了其机制的优越性。     

基于遗传算法的光电干扰任务分配模型

 为评估光电干扰目标的威胁度，选取了目标的类型、速度、高度、距离、角度和目标的航路捷径等指标，构建了干扰任务分配模型，应用遗传算法对分配任务模型进行了求解，并通过实例验证方法的可行性。     

可扩展路由器并行路由计算模型

分布式控制平面的并行路由计算性能是制约可扩展路由器大规模扩展的关键因素。根据反压理论建立了分布式控制平面并行路由计算模型,利用控制单元的队列长度信息判断每个控制单元的负载大小,自适应地调整控制单元间的负载分配,实现负载均衡。利用排队理论,根据损失率、系统利用率和服务等待时间这3个特征量对该模型进行了性能分析。用真实网络数据模拟验证理论分析的正确性。实验结果表明:与现有并行路由算法相比,该模型采用的反压任务分配算法能够根据控制单元的负载大小和控制单元数量自适应地均衡分配负载,有效地提高了可扩展路由器的并行路由计算性能和可扩展性。     

基于改进凸优化算法的多机编队突防航迹规划

为更好地发挥多机编队在低空突防作战中的优势，对已有的凸优化算法进行改进，提出一种多机编队低空突防航迹规划方法。首先，根据低空突防任务特点进行问题建模，包含多机编队航迹规划模型、障碍物模型以及任务分配评估模型。其次，提出基于匈牙利算法的集群任务分组概念，设计更符合战场需求和运动学规律的预规划航迹。之后，考虑新类型的外部障碍物和不同任务小组间的组间避障，通过对约束进行合理的近似与凸优化，实现多机安全飞行。最后，通过对比仿真，验证所提改进方法的可行性和有效性。结果表明，改进后的航迹规划算法能实现对低空突防任务的合理分配，求解效率和成功率均有所提高，对新加入的障碍有良好的避障效果。     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

遗传算法在期刊数字化任务分配中的应用

针对印刷图文信息处理专业在期刊数字化的实践过程，提出了一种自适应的实践任务分配方法，并改进遗传算法中基于排序的适应度方法，建立了任务分配优化模型，实现全局最优。实验结果表明，采用遗传算法进行项目分组实践可以使得整体制作效果获得较佳的状态，且优于同类其他方法。