基于多目标MQABC算法的无人机协同任务分配

针对多无人机协同任务分配问题经过单目标简化后对决策处理存在片面性和主观性等问题,提出了一种利用多目标自适应快速人工蜂群算法对其进行处理的方法.首先,建立多目标无人机协同任务分配模型;其次通过建立外部种群的约束处理技术及重置Harmonic平均距离循环策略对自适应快速人工蜂群算法(ABCSGQ)进行改进.另外通过定义自主决策准则引导多目标任务分配的方案选取.仿真实验结果表明:相比于多目标人工蜂群算法及非支配排序遗传算法,改进算法具有较好的分布性、收敛性及更高效的求解能力.     

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.     

面向多目标搜索的群机器人任务分配研究

针对群机器人在多目标搜索过程中的协作分工问题,受黄蜂群劳动分工的启发,在黄蜂群的响应阈值模型中引入距离变量来解决群机器人多目标搜索中的任务分配问题。当机器人感知到目标信号时,机器人根据当前搜索该目标的机器人数量以及自身距群体最优位置之间的距离决定是否参与搜索该目标信号,从而实现了机器人之间针对搜索不同目标的任务分配。仿真结果表明,该方法有效可行。     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

网络化制造环境下多目标任务分配的研究

网络化制造环境下联盟企业的任务分配是受多个因素影响的,考虑交货期、成员企业所承担的成本费用及完成任务所需成员企业数量等因素,提出了联盟企业多目标任务分配的数学模型。     

基于Kriging模型的大客车侧翻安全性多目标优化

建立某型客车的有限元模型,依据ECE R66法规对客车侧翻安全性进行了多目标优化.根据侧翻仿真结果,选取客车上部结构关键零件截面形状为变量,以最大质心加速度和质量为目标,以侧围立柱与地板间夹角θ为约束条件,并结合最优拉丁方试验设计法生成了高精度的Kriging模型.利用NSGA(non-dominated sorting genetic algorithm)-II算法对大客车侧翻安全性进行了多目标优化并得到了Pareto最优解集.优化结果表明利用截面形状优化法可以在质量增加较小的条件下提高整车的侧翻安全性能.     

多无人机协同机场驱鸟任务分配

为解决传统机场驱鸟效率不高的问题,将多无人机协同技术引入该领域,基于自创的“伏击法”的驱鸟策略完成任务规划建模,并设计了一种基于遗传算法的任务分配方法。分别引入了推理树分析法和模糊逻辑分析法对参数进行优化选择,评价鸟击威胁和无人机拦截效率这两个任务规划的前置条件。设计了多个约束条件以保证任务规划的实际效果,并基于比例导引制导律对无人机执行任务时间进行估计。仿真实例表明,该方法在多个约束条件和同时面临多个鸟类目标的条件下,能有效完成多无人机协同驱鸟任务分配工作。     

基于多目标遗传算法的发动机进排气系统优化

采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对一单缸汽油发动机的进排气系统进行了优化,以解决该发动机加装触媒催化剂后中速段扭矩明显下降的问题.首先选取发动机进气和排气系统作为优化对象,分析了进、排气管长度、直径等单个变量对发动机扭矩的影响;以发动机在4 500 r/min和5 500 r/min处的扭矩最大为优化目标.运用改进的NSGA-Ⅱ方法进行了多目标优化,优化后的发动机在保证高低速扭矩的同时恢复了中速段扭矩.结果表明,进、排气管长度、直径等对发动机扭矩的影响区域和影响程度都不相同,简单地调整单个变量很难同时满足多个优化目标,而通过加入精英保持策略和去除重复个体算法的NSGA-Ⅱ方法能够在多维区域内快速有效地搜索Pareto解集,实现多目标优化.     

超视距多机协同多目标攻击战术决策技术研究

超视距多机协同多目标攻击是现代空战的主要形式,有多项关键技术有待研究,本文针对多机协同多目标攻击的战术决策方法进行了探讨,研究和分析了国内外常用的方法,分析了它们的优缺点,以期为多目标攻击决策的进一步系统性研究提供参考。     

考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划

针对多约束条件下UCAV对地攻击轨迹规划问题,提出了一种基于Radau伪谱法(RPM)的求解策略。首先,分析并建立UCAV三自由度(3-DOF)质点模型,初始和终端位置、速度、姿态、飞行性能、敌方火力或探测威胁、禁飞区、地形等约束条件模型,构建考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划模型;在分析RPM求解最优控制问题的基本原理及实现方式的基础上,采用RPM将轨迹规划的最优控制问题转化为非线性规划问题;最后,利用SNOPT软件包求解,并进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足多种复杂约束要求、连续并且真实可行的最优轨迹。     

异构型无人机群体并行任务分配算法

异构型无人机(UAV)群体任务分配机制起着至关重要的作用,分析了并行任务分配的特点,以时间消耗最短为优化目标,建立了整数线性规划的任务优化分配模型。对基本遗传算法进行了改进,提出了有效降低算法复杂度的编码方案,建立了相应的适应度函数,改进了现有遗传算法的变异策略。仿真案例表明该算法具有较强的寻优能力,能够有效地完成异构型群体UAV的并行任务分配。     

基于PSO算法的多巡飞器任务分配方法

为使多个巡飞器协同完成针对地面多个目标攻击任务,从巡飞器载荷较小的特点出发,基于PSO算法对其任务分配方法进行了研究.根据巡飞器两种任务介入方式的不同,分别建立了布撒方式任务分配问题模型以及陆基发射方式任务分配问题模型.根据模型的复杂程度,分别选择使用基本PSO全局优化算法以及考虑资源消耗情况下对PSO整数规划算法进行改进后的算法,求解两种任务分配问题.仿真结果表明,算法可解决任务分配问题,任务分配方法合理,适应巡飞器协同需求.     

文化算法在有人/无人机协同作战目标分配中的应用

针对有人/无人机协同作战目标分配问题,基于文化算法提出一种遗传算法和离散粒子群算法相结合的目标分配方法。根据有人/无人机协同目标分配问题的特性,结合文化算法的基本框架,建立了遗传算法和离散粒子群算法的交互机制,充分利用遗传算法和离散粒子群算法对优化问题的搜索能力,改善了2种算法易陷入局部最优的缺点,对约束条件下的有人/无人机协同作战目标分配问题进行了有效求解。实验结果表明,基于遗传和离散粒子群相结合的文化算法优于遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,能够快速找到目标分配问题的最优解。     

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。     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于Dubins路径的无人机避障规划算法

研究了一种基于Dubins路径的无人机的避障规划算法. 通过采用遗传算法,结合无人机的飞行性能和最小转弯半径,提出了一种在已知障碍空间位置前提下的无人机路径规划方法,并通过算法改进,将其推广成为在未知障碍位置等先验知识的前提下的无人机实时避障算法. 仿真结果表明,该算法原理正确,对于多障碍环境下无人机避障策略的获取具有较好效果.      

基于SVM的CPU-GPU异构系统任务分配模型

为了改善异构系统的性能和效率,提出并实现了一个两阶段的任务分配模型.该模型对预分配给CPU和GPU的任务集进行多轮调整,以此最大程度地缩短程序的执行时间.首先,使用支持向量机进行任务预处理,支持向量机将任务分成CPU型和GPU型;然后,根据预处理结果以及处理器的特征和状态,并在对分配集合进行多轮调整后实施实际的任务分配.本模型在具体的异构系统中实现,使用多种基准程序进行检测.实验结果表明,对比其他任务分配算法,本文算法能够使性能获得平均43.54%的提升.