基于合同网的分布式卫星系统任务优化分配研究

面向未来分布式卫星系统(DSS)自主协作运行模式,对DSS任务协作中的优化分配问题进行了分析和描述,提出了基于协商的任务优化分配体系结构,并由此给出任务组的概念,通过集覆盖理论将任务分配问题转化为集覆盖问题.从而引入合同网协议,以系统完成任务目标的总耗能最少为原则,加入限定卫星可回应任务数的约束后,提出了一种基于合同网的严格启发式优化分配算法对问题进行求解.同时,证明了算法搜索结果的上确界;分析了算法的收敛性和时间复杂度.该算法具有分布性,搜索空间缩减快,适合于中小规模问题的任务分配.     

人机时空共享协作装配技术研究综述

在智能制造发展趋势下产品生产过程越来越柔性化,具备高度灵活性和自动化水平的人与机器人协作已成为制造业关注的研究热点。在产品装配中,灵活性要求较高以及操作复杂的装配仍然需要人完成,而机器人具有操作可重复性好、高负载、准确性高的优势。在时间和/或空间共享环境下,利用机器人辅助工人装配,减少人体工程学压力和工人工作负荷,实现优势互补。基于这些认识,本文对时空共享的人机协作装配的研究进行综述。梳理了近年学者围绕4个热点,即人机协作之间的任务分配、人机协作意图识别、人机协作路径规划、人机协作装配系统的安全设置展开的现状研究,并对这4方面研究内容的发展趋势进行了探讨和展望。     

一种面向有人/无人直升机协同打击的地面目标任务分配方法

针对有人/无人直升机协同打击地面目标的任务分配问题,依据有人/无人直升机协同集中式结构建立任务分配模型,利用Vonoroi图粗略估算航程,并引入时敏特征函数和无人直升机最大航程限制作为任务分配模型的约束条件。采用模拟退火算法改进的粒子群算法(PSO),实现对分配模型的解算。结果表明该算法合理,具有良好的全局寻优性。     

基于混合细菌觅食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.本文首先深入分析多无人机任务分配问题的特点,建立了扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型.其次,通过分析细菌觅食优化算法和粒子群优化算法的优缺点,提出一种具有较强全局搜索能力且收敛速度快的混合细菌觅食优化算法.最后将该算法应用于多无人机协同任务分配中并进行了仿真...     

不确定环境下多无人机任务分配

针对复杂战场环境下无人机与攻击目标之间距离的不确定性,将该距离抽象为一个区间数。在此基础上,构建了不确定环境下多无人机任务分配的数学模型。根据多无人机任务分配问题的特殊性,重新设计了差分进化算法的编码方式、变异操作、交叉操作等。其中,选择操作中,在区间数排序方法的基础上,依照可能度来计算候选解被选中的概率。鉴于差分进化算法中不同变异策略的内在特点和适用场合不尽相同,提出了 3种多变异策略的差分进化算法,以便最大限度地发挥各种变异策略的技术优势。针对 CEC2013测试函数和多无人机任务分配问题分别开展仿真实验,实验结果表明,多变异策略的差分进化算法其性能改进显著,非常适合于求解多无人机任务分 配问题。     

用遗传算法解决装备抢修任务分配问题

任务分配是装备抢修中的一个重要问题.建立了装备抢修任务分配问题的数学模型,该模型以装备整体修复时间最短为目标函数;提出了应用遗传算法解决该类问题.实例运算结果表明,遗传算法在解决装备抢修任务分配上是合理的,在问题规模大于5·10时,遗传算法能够极大地降低求解时间,因此是解决装备抢修任务分配问题的有效方法.     

多UCAV协同中基于协商的分布式任务分配研究

针对多无人作战飞机（UCAV）分布式协同任务分配问题展开研究。在对多UCAV任务分配问题进行分析的基础上，提出了基于市场协调机制的多UCAV分布式协同任务分配体系结构，设计了能够支持不同自主能力UCAV的任务控制模型，各UCAV在分布式计算的基础上进行相互协商实现动态任务分配。通过综合采用买卖合同、交换合同和聚类合同三种协调机制，实现了多UCAV协同作战中的分布式任务分配。仿真实验结果表明，基于协商的分布式任务分配方法能够快速有效地实现对态势变化的反应，对于解决作战过程中的动态任务分配具有突出优势。     

考虑协同航路规划的多无人机任务分配

针对多无人机任务分配与协同航路规划问题，以分布式合同网拍卖算法为基础，构建无人机集群任务拍卖架构与拍卖收益函数，结合模拟退火算法协调任务执行次序，采用A^*算法完成两任务点间航程预估，在任务分配阶段同步完成多无人机间协同航路的初规划，确定最佳任务执行次序，实现任务分配与协同航路规划的紧耦合。仿真结果表明，在考虑禁飞区、障碍威胁情况下，该算法能够有效完成多架无人机不同类型任务的分配，且目标分配、执行次序合理，总执行代价小，各机间负载均衡；在任务分配阶段考虑协同航路规划具有明显的效果，能够有效提高任务分配的合理性。     

空战中协同干扰、探测、攻击任务分配

针对空战中协同干扰任务分配问题,根据己方飞机的干扰功率、干扰工作频段、干扰样式,敌方飞机雷达的工作功率、工作频段、抗干扰样式,建立了干扰功率优势、干扰频率优势、干扰样式优势;再考虑己方飞机的干扰作战能力以及敌我双方的空战能力指数建立了总的干扰优势,建立了协同干扰任务分配模型.根据干扰后敌方飞机的距离性能以及敌我双方的空战态势,对己方飞机对敌方飞机的探测能力、攻击能力进行了研究,建立了多机协同探测加攻击任务分配模型.采用遗传算法对建立的任务模型问题进行优化求解.仿真结果表明,这些模型能够有效地完成协同干扰、探测加攻击任务分配.