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针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中,存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题,提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型,设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法,实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法,使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明,该方法能够解决通信约束下,异构多无人机执行察打任务时,所触发的针对目标打击任务的任务分配问题,且能够获得最大的系统效能。 相似文献
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考虑协同航路规划的多无人机任务分配 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对具有复杂约束的异构多无人机对地目标侦察打击任务分配问题,考虑不确定的任务执行时长、目标消失时间和无人机巡航速度等不确定因素对任务分配结果的影响,基于模糊可信性理论构建以最小化总成本为优化目标的异构多无人机任务分配的模糊机会约束规划模型,并提出一种多策略融合的灰狼优化算法(IMSGWO),通过引入自适应控制参数调整策略、自适应惯性权重策略、最优学习策略与跳出局部最优策略,在增强种群多样性的同时,提高算法的搜索能力。数值分析结果表明:所提算法能够有效求解不确定环境下的异构多无人机任务分配问题。 相似文献
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建立了基于混合整数线性规划(Mixed Integer LinearProgram,MILP)的多无人机编队对敌防空火力压制协同任务分配模型,以0-1决策变量表征无人机一任务指派关系,引入连续时间决策变量来表示任务的执行时间,并通过对决策变量之间的线性等式和不等式的数学描述,建立无人机之间和无人机执行任务之间合理的协同约束关系。采用商用软件CPLEX对模型求解,仿真验证了模型的合理性。 相似文献
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针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有向图的死锁检测和修复算法,解码出对应一组可行的任务分配解或方案,实现粒子群算法解的离散化。另外,对于传统粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的缺点,提出一种基于变邻域搜索算法的跳出局部收敛策略,并建立局部搜索启动概率准则,实现跳出局部收敛和计算开销的平衡。最后,将跳出局部收敛的策略嵌入到粒子群算法中,得到协同任务分配的混合粒子群算法(HPSO)。另外,针对新目标发现导致的初始计划失效问题,设计了一种基于匹配策略的局部任务重分配方法。仿真实验证明,所提出的混合粒子群算法能够有效解决异构多无人机同时打击场景中的任务分配问题。 相似文献
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为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划(RMD-CSP)方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图(包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图),利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。 相似文献