基于Swarm的任务分配系统模型的实现

随着计算机科学在人工智能领域的研究和发展,借助于计算机,人们即可以在Swarm平台上进行模拟仿真,从而对各类复杂系统进行可信赖的实验室研究。以现实生活中常常出现的任务分配这个复杂系统为例,详尽的描述和说明在Swarm平台上模拟实现该系统的全过程。     

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

一种分布式异构多AUV任务分配鲁棒拍卖算法

为了解决异构多自主式水下航行器(AUV)的任务分配问题,提出了一种分布式鲁棒拍卖算法。建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型,包括任务分配系统(拍卖商)的优化模型及AUV的优化模型。针对现有拍卖算法忽略拍卖商的利益,不符合市场规律的问题,引入任务奖励反馈机制,任务分配系统通过多轮试探拍卖市场,自适应地调整任务奖励,达到保证AUV效用的同时,有效降低任务分配系统成本的目的,促进了任务分配系统参与拍卖。针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素,提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定性因素,提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性。      

防空导弹任务规划与协同控制技术研究

针对防空导弹拦截群目标的任务需求，提出了多弹协同作战框架。考虑到实际拦截过程中弹目相对速度和角度较大的问题，建立了导弹拦截目标的能力预测模型，以确保分配结果处于导弹攻击能力范围内，并采用了改进的粒子群优化算法进行任务分配。然后为了兼顾协同制导和命中精度的要求，基于弹道成型和偏置比例导引的思想，结合一致性理论，设计了多弹时间/角度协同制导律。最后通过4枚导弹拦截3个目标的典型场景仿真，证明了方案的有效性。     

基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法

应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤：首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。     

多无人机协同任务分配混合粒子群算法

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。     

基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配

无人机集群由于其强大的信息共享与行为协作等优势,在军事、民用及科研等领域发挥了重要作用.然而无人机集群在执行大规模任务时,任务的时间约束、时序关系以及性能要求都对集群任务的协同规划与分配提出了巨大的挑战.针对多无人机协同飞行约束下的任务分配问题,本文提出了一种基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配算法,在保证无人机间...     

对地观测DSS任务分配问题的CSP模型与算法

任务分配是对地观测分布式卫星系统(Distributed Satellites System, DSS)自主协作运行过程中的一个重要环节. 针对任务分配中的约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem, CSP), 以DSS完成任务总耗能最少为原则, 构建了任务分配问题的CSP模型, 并引入MAS理论中的合同网协议, 给出模型的求解算法, 通过仿真算例对模型和算法进行了验证.      

基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台

多无人作战飞机(UCAV)协同作战是UCAV参与战斗的主要模式,而多UCAV任务分配是多UCAV协同作战研究的关键问题。针对现有多UCAV任务分配方法中所存在的计算量大、运行时间长等问题,提出了一种基于并行蚁群优化(ACO)的多UCAV任务分配方法。在构建多UCAV空战优势矩阵的基础上,给出了综合态势评估函数;随后阐述了基本ACO算法的基本原理和数学模型,提出了一种用并行ACO算法解决多UCAV任务分配问题的实现方法;最后基于MATLAB图形用户界面(GUI)开发了一种基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台。实践证明该仿真平台具有良好、开放的可扩展性,且使用方便。     

基于多策略GWO算法的不确定环境下异构多无人机任务分配

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。