基于分解的多目标布谷鸟搜索算法求解多无人机协同任务分配问题

多无人机协同任务分配问题是一个多目标优化问题,将多目标优化问题转化为单目标优化问题的传统方法易造成决策的主观性和片面性.为帮助决策者做出科学决策,提出了一种基于分解的多目标布谷鸟搜索算法用于求解多无人机协同任务分配问题.通过对多无人机协同任务分配问题分析,建立了多无人机协同任务分配模型.将布谷鸟搜索算法的两个关键组件转化为多目标优化算法的繁殖算子,并结合一种自适应算子选择策略,构成了多目标布谷鸟搜索算法.设计了一种新的编码方案,将带约束的多目标优化问题转为无约束的多目标优化问题.仿真实验表明,多目标布谷鸟搜索算法能有效求解多无人机协同任务分配问题.     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

基于ORB的多机器人SLAM地图融合算法

针对传统基于地图融合的多机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法实时性和准确性不高的问题,提出了基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)的地图融合算法。首先提取栅格地图的ORB特征并找到最优的匹配点;然后计算地图最优匹配点集的单应矩阵,找到点集之间的最优仿射变换参数;最后,通过点对之间的偏仿射变换矩阵得到地图融合的转换关系,完成子地图的融合。搭建了基于树莓派的多机器人平台,通过将算法应用到实际多机器人系统,验证了算法的有效性、实时性和鲁棒性。     

面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制

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。     

基于模糊聚类——拍卖机制的火力协同方法

针对协同作战中环境影响复杂度高,火力分配不及时、效率低等问题,提出了陆战场协同任务分配方法,构建了多武器-目标任务的数学模型。在该数学模型的基础上,基于聚类算法与拍卖算法相结合的原理进行优化求解,在两级分配的模式下,可在更短的时间内获得分配方案。算例表明,所构建协同任务分配模型能够及时有效地获得任务分配方案,较好地解决了多武器-目标的协同任务分配问题。     

基于混合遗传算法的多基地多无人机战场物资配送任务分配

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。     

多机协同对空目标探测与攻击任务的最优分配

针对信息化条件下多机协同空战中需要协同制导的问题,建立了探测任务和攻击任务分配的模型。首先根据战场态势和雷达探测能力建立探测任务分配模型,然后根据战场态势和武器作战能力建立攻击任务分配模型,最后将此多目标决策问题转化为单目标优化问题。通过建立可行解到粒子间的映射,提出了粒子群优化算法对该优化问题进行求解。仿真实验表明了该模型与算法的可行性与有效性。     

战时导弹火力打击任务分配与运输决策模型

为有效提高战时导弹火力打击的效果,对多波次条件下打击任务分配与运输决策相结合的问题进行研究。根据实际战场情况进行模拟,构建了战时导弹火力打击任务分配与运输决策模型,设计出基于聚类分析和Floyd最短路径的综合性算法,运用分步讨论的方法依次求解各个参数,并通过线性加权的方式将多目标优化问题转化为单目标优化问题,进而找出最优方案,最后运用仿真算例验证了该模型的可行性及算法的有效性。     

基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。     

基于分布式约束优化的多UCAV协同任务分配

为解决多架无人作战飞机(UCAV)的协同任务分配问题,将多UCAV协同任务分配问题建模为分布式约束优化问题并求解。在考虑UCAV损耗程度、目标价值毁伤和UCAV飞行长度对任务分配的影响下,建立了协同分配的分布式约束优化模型,并针对典型实例进行了仿真,获得了最优的任务分配方案。计算结果表明了模型方法的有效性。     

基于CBBA的多域作战无人系统任务规划方法研究

针对多域作战任务中异构无人系统的分布式任务规划问题,建立考虑时间窗约束、路径受限等情况下的多域作战任务分配模型;基于一致性束算法求解异构无人系统的任务分配问题;采用Bezier曲线和粒子群算法对一致性束算法进行了扩展,将路径规划耦合到任务分配过程中。仿真结果表明,扩展后的一致性束算法可以同步得到无冲突的多域作战无人系统任务分配解和路径规划结果,验证了其在多域作战无人系统任务规划方面的适用性。     

一种求解武器-目标分配问题的启发式方法

武器-目标分配问题是一种NP问题。结合武器-目标分配问题的特点,提出了一种求解武器-目标分配问题的启发式方法。首先给定问题的初始解作为当前最优解,然后采用多点调整方法在当前最优解的邻域内搜索最优解,其后采用重复迭代策略逐步改进初始解,直到得到较好的近似解。实验研究发现,多点调整方法只是一种局部优化方法,由不同初始解出发获得的近似解对应目标值可能不同。把多起点策略、多点调整方法和重复迭代搜索策略相结合,可得到求解武器-目标分配问题的一种有效方法。实验结果表明,提出的启发式方法计算所得解的质量较高,是求解武器-目标分配问题的一种有效方法。     

基于买卖合同策略与PSO算法的异构UAV任务分配规划方法

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。     

多UCAV任务分配有限阶段MDP方法和算法

多UCAV(Unmanned Combat Air Vehicle)任务分配是无人机作战决策的重要内容,是一类求解困难的组合优化问题,目前尚无成熟高效的解决方案.通过马尔可夫决策过程(MDP)将任务分配问题化解为分阶段序列决策过程,并对当前阶段决策状态采用单一整数编码,提出了基于有限阶段MDP的求解算法.通过仿真实验表明:该算法可以快速精确地解决多UCAV任务分配的问题.     

基于偏差映射聚类的目标关联方法

多传感器目标关联是确定不同传感器系统观测的若干信号是否来源于同一目标,它是现代多传感器系统中的一个重要问题。传统的关联方法通过计算不同观测间的关联代价,通过求解代价矩阵最优解来获得关联匹配,但是容易受到环境和传感器性能的影响。提出了一种基于偏差映射聚类(bias mapping cluster,BMC)的目标关联方法,通过对多个传感器间观测目标偏差映射点进行聚类,搜索局部密度最大的映射点集作为传感器间的目标关联结果,走出了利用数学方法求解全局最优解的传统模式。相较其他传感器间目标关联方法,仿真结果表明该方法能有效利用目标观测的空间散布特性,关联正确率更高,并对虚假目标和目标失配等情况具有更强的适应性。     

防空反导装备抢修任务分配建模

分析了防空反导装备战场抢修任务的特点和类型,构建了防空反导装备战场抢修任务分配模型。分析了单人多事型抢修任务分配计算模型、多人一事型抢修任务分配流程和有规定顺序的抢修任务分配方案,采取不同方法求解了各自的最优解,并综合得到全局最优解。通过增加虚拟任务将非平衡指派模型改进为标准平衡指派模型,并运用匈牙利算法进行求解,有效降低了模型计算量。最后,通过算例验证了模型和方法的有效性,结果表明:该方法能有效缩短装备抢修时间,可为部队进行抢修任务分配优化提供参考。     

基于期望模型的变结构交互多模型算法

采用变结构思想,提出一种基于期望系统噪声模型的变结构交互多模型算法。算法中,预测噪声变化范围的噪声模型集不再采用固定结构,而是根据量测新息在线辨识和调整,使之更加接近于目标的真实运动模式。基于模型匹配概率与先验的马尔科夫切换概率调整期望系统噪声模型噪声方差,得到一个最优的系统噪声模型集。将该算法与交互多模型算法相结合,得到一种变结构交互多模型算法。仿真结果表明,该算法对机动目标的跟踪精度要优于固定结构的交互多模型算法。     

战时装备保障力量抽组多目标优化模型研究

分析了影响装备保障力量抽组决策的因素,对装备保障力量的抽组问题进行了数学描述,建立了装备保障力量抽组多目标优化模型。针对多目标优化的求解问题,提出了一种相对理想点的求解算法。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的相对接近度而构造一个偏好函数,将多目标优化问题转变为单目标优化问题进行求解,通过实际算例验证了算法的可行性。     

基于拍卖算法的联合作战装备维修保障任务分配模型研究

联合作战装备维修保障任务分配问题属于典型的组合优化NP类问题.运用拍卖算法将装备维修保障分队模拟为竞标者,将装备维修保障任务模拟为商品,将保障分队相对保障任务优势程度模拟为价格,将保障分队参与任务分配活动模拟为个体参与竞拍,探寻了联合作战条件下多军兵种、多专业装备维修保障任务分配求解方案.仿真结果对比分析表明,拍卖算法在装备维修保障任务分配问题中时间成本低、收敛性好,符合瞬息万变的联合战场保障形势.