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《海军工程大学学报》2018,(6)
针对PSO算法在初始化异构UAV协同任务分配效率不高、任务分配不均的问题,将PSO算法与买卖合同策略结合起来,运用买卖合同策略来调整PSO算法对异构UAV协同任务的初始分配,同时充分发挥PSO算法对多目标优化具有收敛速度快、寻优精度高等优势,有效解决了异构UAV对多类型任务规划的最优分配。仿真结果表明:该方法在保证任务分配合理的同时,能够有效解决多约束条件下异构UAV协同任务分配规划优化问题。 相似文献
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《装甲兵工程学院学报》2019,(2)
战场物资无人机配送是未来后勤保障的一种重要方式。以战时多基地、多无人机保障多需求点的模式为研究对象,通过分析多需求点战场物资无人机配送的特点及决策目标,利用多约束条件下的多车场车辆路径问题对无人机物资配送任务分配进行建模,通过将节约里程法与最近邻算法引入遗传算法中,较好地提高了算法求解速率及解的质量,最后通过仿真算例验证了模型和算法的合理性、有效性。结果表明:模型与算法能够在满足部队需求和给定的配送资源条件下优化物资配送方案,可较好地解决多基地、多无人机的战场物资配送任务分配问题。 相似文献
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《现代防御技术》2021,(2)
在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法。基于攻打任务背景,综合考虑无人机的物理性能约束,搭建航迹长度最小适应度函数和威胁代价最小适应度函数以构造目标函数,先利用Voronoi图以及Dijkstra算法进行航迹规划,再利用基于模拟退火的混合粒子群算法进行任务分配。仿真结果表明:所提算法融合了模拟退火算法、粒子群优化算法的优点,能快速求解UAV任务规划的近似最优解,且与粒子群优化算法和模拟退火算法相比,在进化次数足够多的情况下该方法得到的结果更优。 相似文献
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探讨了无人飞行器(UAV)编队的任务分配问题。任务分配是UAV协同控制的基础,其解是任务区域内各任务的一个排列。求解UAV任务分配问题的有效方法是能在合理的计算时间内找到近似最优解的启发式算法。用对称群描述UAV任务分配的搜索空间,基于右乘运算构造搜索邻域。仿真结果验证了群论禁忌搜索算法的有效性。 相似文献
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以无人机集群协同侦察多个区域内潜在的恐怖分子为背景,提出了一种基于贪婪算法的求解思路,设计了任务分配-路径规划-跟踪控制的算法流程,解决了面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制问题。首先,设计任务分配算法,为无人机分配任务区域,解决多无人机多目标的任务分配问题;然后,每一架无人机进行路径规划,生成从当前点到任务区域以及在任务区域侦察的组合路径;再使用追踪虚拟目标点的方法,使无人机沿着规划航线飞行。任务分配-路径规划-跟踪控制在线滚动执行,使无人机集群协同执行反恐侦察任务。对上述算法进行了数值仿真,并基于开源仿真平台搭建复合翼无人机协同仿真环境,进一步验证了算法流程。 相似文献
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针对无人机使用传统合同网算法进行任务分配存在的投标个数多、网络吞吐量不均衡、工作负载高等问题,提出一种改进合同网算法任务分配模型.首先对无人机任务分配的空间环境进行建模,在传统合同网算法的投标阶段,结合一种基于无人机能力评估方法的投标策略,该策略建立了基于代价函数和收益函数的任务效能函数.通过多次仿真,对历史任务效能、... 相似文献
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针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。 相似文献