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371.
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。 相似文献
372.
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。 相似文献