基于DPSO-GT-SA算法的大规模UCAV协同任务分配

无人作战飞机(UCAV)编队任务分配是研究UCAV编队飞行作战的关键.针对复杂约束环境下大规模UCAV协同任务分配问题,提出改进离散粒子群算法.根据现有UCAV编队空对地饱和作战模式,建立UCAV编队作战环境中任务分配模型,通过采用离散粒子群优化-郭涛-模拟退火算法(DPSO-GT-SA)进行求解.根据粒子编码方式建立粒子与UCAV及目标之间的映射,通过粒子交叉变异进行搜索与寻优,并通过模拟退火Metropolis准则跳出局部最优.在复杂约束条件下,为解决离散粒子群-郭涛算法(DPSO-GT)陷入局部极小问题,引入改进模拟退火算法.为解决模拟退火后期收敛速度慢问题,在DPSO-GT-SA算法中加入动态温度衰减因子.仿真结果表明,改进离散粒子群算法可以更好地解决大规模UCAV协同任务分配问题.     

基于混合遗传算法的多UCAV协同任务分配方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了多UCAV任务分配的多目标整数规划模型.将问题的启发性知识融合进遗传算法,提出了求解该问题的基于整数编码的混合遗传算法.将变量根据约束条件特点分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量编码,减小了染色体长度和变化要素,从而提高了算法的效率.设计了适于整数编码的交叉和变异算子,并巧妙地利用约束条件限制变异范围,以提高个体满足约束条件的概率.以UCAV的SEAD任务为想定,进行了仿真实验.实验结果表明混合遗传算法可以有效地解决大规模整数规划问题,在求解效率和提高约束条件满足率上优于标准遗传算法.     

基于CNDLS的空中多编组时限约束任务分配方法

针对空中多编组任务分配具有整体任务完成时间限制和个体任务完成时窗限制的特点,以最高任务执行效率为目标,建立了包含时限约束的多编组任务分配数学模型。分析编组在作战过程中的资源损耗,构建了编组资源能力动态更新模型,使所建模型更为符合实际作战。在动态列表规划选择任务、量子遗传算法分配编组的基础上,设计了用于求解该模型的循环嵌套动态列表规划(CNDLS)的任务分配方法。针对作战想定进行仿真计算,仿真结果表明所建模型和所提方法能通过多次迭代可实现一定资源和时限约束下的最佳多编组任务分配。     

MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用

多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。     

基于改进的多目标量子行为粒子群优化算法的多无人机协同任务分配

为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型.采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则.对比分析多目标粒子群优化、多目标进化算法和该文算法所求的最优分配方案.仿真结果表明该文算法能够较快地求解问题,而且所求最优任务分配方案的性能优于其它三种算法.     

基于协同效能的反导作战任务分配模型

提出了一种基于效能最优的多个反导武器系统协同反导作战任务分配模型。阐明了任务分配与目标分配的关系,给出了任务生成原理,建立了考虑任务分配均匀性和一致性的静态任务分配优化模型;为建模方案之间的协同约束,定义了基本效能、自协同效能和互协同效能;基于粒子群优化算法进行了求解。仿真结果表明:建立的模型和方法适用于静态任务分配问题,所得结果合理有效,能够反映出任务协同在多个反导武器系统协同反导任务中的优势。     

一种多UAV混合动态任务分配方法

该文研究了战场环境下突发新任务的多无人机(UAV)动态任务分配问题,围绕任务分配过程中的时间复杂度和通信复杂度要求,在对任务及无人机分组的基础上,建立了无人机及无人机组执行任务的状态信息描述模型。提出了一种多UAV混合动态任务分配方法,将原问题分解为分组级任务分配和组内成员级任务分配两个层次,分别采用改进的粒子群改进鱼群算法(PSO-FSA)和分布式拍卖算法进行求解。仿真实验表明,该文方法能够降低任务分配问题求解的规模,具有低时间复杂度和低通信复杂度的特点,是一种有效的动态任务分配方法。     

UCAV协同攻击多目标的任务分配技术研究

为解决单目标函数构建的任务分配模型不能给火控决策者提供更多有用信息的问题, 将无人机（UCAV： Unmanned Combat Aerial Vehicle）损耗代价和目标毁伤价值作为UCAV协同攻击任务分配的两个目标函数, 对其进行多目标优化, 建立新型任务分配模型。在此基础上, 采用一种改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGAII: )进行求解, 得到多目标协同攻击任务分配的Pareto最优解集, 然后根据决策者的偏好选取最佳的任务分配方案。最后通过仿真算例, 验证了该算法的收敛性及有效性。     

动态环境下基于改进合同网的多Agent任务分配算法

任务分配算法是多Agent研究的一个重要方向。基于传统合同网的任务分配算法在动态环境下存在效率较低的问题,而动态环境在实际工程中广泛存在。因此,为了使多Agent系统的任务分配算法适用于动态环境,本文提出了一种改进的合同网方法。该方法通过引入任务信任度和负载均衡度指标对传统合同网的任务分配方法进行改进。仿真实验结果表明本文所提方法较现有方法具有更高的系统收益且减少了多agent系统任务完成所需时间。     

基于蚁群算法的并行任务分配与调度

蚁群算法是近年出现的一种新启发式算法,在求解NP完全问题中具有较大优势.针对如何在满足任务约束关系的条件下用蚁群算法求解任务分配与调度问题,首先对任务的分配与调度问题建立数学模型,然后在满足子任务之间的约束关系的条件下用蚁群算法求出最优解,最后把用蚁群算法与遗传算法的最优解进行比较.通过仿真实验表明,蚁群算法比遗传算法在任务分配与调度求解中有较高的解的质量,但蚁群算法的求解速度要慢于遗传算法.     

无人攻击机编队配系优化算法

以无人攻击机(UCAV)编队协同火力打击为背景,探讨了无人攻击机编队配系优化问题.首先分析了连续马尔可夫链(CTMC)理论描述无人攻击机火力打击的适用性,并利用CTMC理论对无人攻击机的作战过程进行建模,根据无人攻击机的特点构建了多型无人机打击多种目标的作战模型;对无人攻击机协同作战效果进行了预测,给出了效能预测的MATLAB求解框架;采用基于理想点法的决策方法,根据编队协同作战的预测效果对无人攻击机编队配系进行优化.算例分析表明本文的模型能够反映不同类型无人攻击机的打击特性,有效预测编队打击效能并确定最优配系.此方法能够准确描述无人攻击机编队的作战特性,算法便于计算机实现,为无人攻击机编队作战提供决策支持.     

基于资源约束的多无人机联盟的任务分配

随着现在无人机作战任务日趋复杂,单个无人机可能没有足够的资源单独完成分配的任务,因此,无人机必须组成联盟来共同执行任务,从而更高效地完成任务.同时,根据任务难度的不同,本文提出了相应的任务分配算法,也计算了每个联盟执行各个任务的成功率和效能,从而选择效能最大的联盟来执行该任务.为了验证该算法的有效性,在Matlab中进...     

一种协同诊断的任务协作规划方法

在多诊断资源协同诊断领域,由于装备复杂性和诊断资源异构性,诊断任务分配应具有自适应性.提出了一种动静态集成的协同诊断任务分配方法.在静态任务分配中,以装备的定性模型和模糊关系矩阵建立了诊断任务关系模型,通过改进D算法实现诊断路径规划,运用多约束整数规划进行资源配置;在动态诊断任务分配方法中,引入了基于效用和协商的扩展合同网方法.最后,通过工程装备的诊断事例验证了分配方法的有效性,并通过结论总结和延伸了该方法.     

多无人机分布式协同动态目标分配方法

在以"网络为中心"的作战模式下,以电子干扰无人机和UCAV编队协同作战为研究对象。针对多无人机协同作战的动态目标分配问题,建立基于导弹攻击区分析的威胁估计模型,综合考虑电子干扰效果建立目标分配模型,提出一种基于分布式拍卖机制的目标分配算法。针对不同的作战想定进行仿真计算,结果表明:算法能在规定的时间约束内给出接近理想化效果的目标分配方案,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性、实时性上都有明显提高。     

近距空中支援中无人机目标分配问题研究

利用无人机实施近距空中支援作战是当前研究的重点,需针对复杂战场环境对实行多目标火力打击的无人机进行路径优化与目标分配。综合考虑无人机飞行高度、不同武器挂载、目标类型及各项指标、威胁区威胁代价、作战时间代价等因素,构建目标毁伤综合指标提高非对称打击效能,设置威胁区安全阈值提高路径有效性分析,采取自适应权重粒子群协同优化算法求解单无人机单目标航迹总代价,采取0-1规划法求解多无人机对多目标的不平衡任务分配方案,为近距空中支援任务中多无人机对多目标的分配提供决策支撑。     

非精确情报信息环境下跨域无人集群动态目标分配算法研究

针对非精确情报信息环境下跨域无人集群动态目标分配问题的算法进行了研究。首先,描述了一个实际的跨域无人机群作战场景,并对由于探测信息不精确性带来的目标位置和火力单元落点的不确定性进行了分析,在此基础上建立了目标预分配的概率模型,并设计改进的离散多目标粒子群算法求解;其次,针对作战环境中实时出现的新目标,提出了基于市场机制的合同网目标重分配算法,实时更新目标分配方案;最后,通过实验仿真验证了所提算法的有效性。     

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。     

面向海洋空间数据集成的多Agent任务分配机制

对于海洋空间数据集成任务的合理分配是实现海洋空间数据资源有效利用的关键技术.本文在传统合同网的基础上,将空间尺度、时间粒度等因素作为综合评价标准,并利用“数字海洋”中海洋空间数据的分布式区域管理特点,设计一种面向海洋空间数据集成的多Agent任务分配机制,解决了传统合同网广播招标所造成的通信负担等问题,从而提高海洋空间...     

敏捷制造系统的多Agent结构与调度方法研究

敏捷制造系统应具有实现动态重构、通过网络对外交流和对外合作功能。该文设计了分布式多代理车间调度系统的体系结构,分析了当前研究较多的几种调度算法的局限性,特别是传统合同网协议及其限制,从车间内部和企业间两个方面分析了基于扩展CNP的制造单元调度过程和方法。针对企业间任务分配设计了一种多阶段、多任务的扩展合同网调度方法。     

区域覆盖的多机协同探测任务分配策略

为满足战场环境下对兴趣区域进行覆盖探测的任务需求,提出了一种基于区域覆盖的多无人机协同探测任务分配策略。首先通过最小圆覆盖法确定无人机在兴趣区域中的目标航迹点,其次进行多机协同任务规划,在目标分配模型的基础上进一步建立时间分配模型,然后利用改进灰狼算法对任务分配模型进行求解,最终实现资源优化分配决策方案的获取。仿真结果表明,所提算法相比其他算法具有更快的收敛速度,能够更加有效地解决区域覆盖探测资源优化分配问题。