加权负载均衡合同网大规模星座任务分配方法

为了充分发挥大规模星座带来的在轨可用卫星资源丰富的优势，解决星座和任务规模扩大带来的任务分配求解空间大的问题，提出了一种分布式加权负载均衡合同网任务分配方法。对任务窗口进行预筛选，减少卫星参与投标数量，节约在轨计算通信资源；在合同网任务分配过程中，将任务投标值加入负载均衡加权系数，提升星座系统负载均衡性能。通过仿真验证，在观测收益相当的情况下，本文所提方法相较于集中式任务分配方法分配求解耗时可减少94%以上，系统负载均衡度优于传统任务分配算法，表明该方法适用于大规模星座任务分配。     

非死锁合同网协议驱动的多机分布式时序任务分配

针对多无人机协同任务分配的时序约束问题，提出了基于非死锁合同网协议(DF CNP)的分布式时序任务分配方法，从理论上避免任务死锁，提升分配结果最优性。定义了局部信息条件下时序任务死锁判据，通过检测时序任务图环路状态与顶点可达性，判定分配方案的全局死锁状态，保证分配结果的可行性。定制了最近邻-深度优先混合搜索算法，在合同网排序过程中优先选择最近邻任务，并结合死锁判据递归回溯，在分布式架构下并行生成满足死锁约束的任务排序方案，提升分配结果的最优性。仿真对比结果表明：相比于非死锁遗传算法(TB GA)，DF CNP在求解效率方面具有显著优势；与耦合约束一致性束算法(CBBA TCC)相比，DF CNP结果最优性明显提升。