基于任务拆分的多无人机任务分配多目标优化

针对多无人机协同攻击作战想定,基于任务需求可拆分,研究多无人机任务分配优化问题。引入任务时间窗约束,构建任务收益水平测度函数。建立寻求执行任务总成本最小和总收益最大的多无人机任务分配优化模型,并根据模型特点,设计三阶段禁忌搜索算法进行求解。仿真实验结果表明：考虑任务拆分相比不考虑拆分的分配方案,无人机执行任务成本及效益更优。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

多阶段任务系统的可靠度研究

许多系统在执行任务时可能有一个以上的阶段,导航、制导、卫星发射等复杂任务多达几十个阶段。文章研究了任务时间内单元失效概率和冗余贮备数变化的系统;推导了在多阶段任务情况下,系统可靠度的简捷数学模型;列举了串联系统和并联系统两个例子;并分析了几个性能指标。     

多机环境下多帧速系统仿真的若干问题

本文论述了多帧速系统在多机环境下并行仿真时处理机分配的原则,指出为减少通信开销,应将多帧速系统中各个子系统分配到不同的处理机(群) 上并行处理。并给出了多帧速系统的仿真主控流程。     

舰艇编队作战任务优化分配

从舰艇编队的实际作战需求出发,将作战使命分解为多个作战任务,然后分配给相关平台。首先在每个平台只能承担一项任务的前提下,构建了编队作战任务分配的基本模型。在此基础上研究了两平台协同执行任务时效能互补、单平台在同时执行多项任务时武器装备相互干扰等情况,进一步构建了考虑平台间协同效益和平台执行多任务的作战任务分配模型。应用改进的遗传算法给出了编队作战任务分配方案优化选择的具体方法步骤,最后针对一个典型案例进行了仿真计算与分析,验证了三种模型的合理性。     

基于模糊多属性的机群空面多目标任务分配

飞机编队在执行空面作战任务时,在进行多目标任务分配之前必须对作战的目标进行有效评估。考虑目标的威胁、政治价值和经济价值等不同属性,建立了多目标分配综合价值评估指标;运用模糊多属性法和G.A.M iller九级量化理论对目标综合价值进行量化,并采用离差最大组合赋权法求出各属性权值,建立单机多目标分配模型。提出基于数据链通信的编队多目标最优分配算法,最后给出仿真实例,仿真结果表明此方法能合理有效地对多目标进行最优分配。     

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。     

一种基于蚁群算法的准动态防空武器分配算法

武器目标分配问题是一个典型的限制组合优化问题,旨在得到在整个防御阶段中针对目标函数的最优武器分配方案。分配算法主要分为静态和动态两大类。针对传统静态分配模型中存在的几点问题,提出了基于时间窗的准动态武器目标分配算法,该算法综合考虑拦截概率、拦截时间和武器耗费多个优化指标,并将该算法推广至多类防空武器的优化分配中。通过大量实验验证,该算法在性能、时间复杂度等方面均有较大优势,并且能较好地适应战场态势的变化,及时调整分配方案,具有很好的实用性。     

基于集群技术的实时测控数据处理系统设计

为使实时测控系统满足未来多元化任务实时数据处理需求,设计了一个基于集群技术的实时测控数据处理系统。为解决集群系统的强实时性和高可用性问题,结合实时数据处理系统的特点,研究了实时集群体系结构、粒度划分和负载均衡方法。采用冗余部件、异常处理和向前恢复机制,消除了系统中的单一故障点;实现任务级粒度划分,优化了控制体系结构;采用基于任务分配表的动态负载均衡和人机交互管理相结合的方法,有效地解决了任务分配和故障迁移的实时性问题,提高了系统的可用性。     

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。     

多UCAV协同控制中的任务分配模型及算法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素,综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对UCAV执行任务的影响,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型,并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于满意度的多阶段任务系统可靠性冗余优化模型

冗余技术是提高多阶段任务系统可靠性的有效方法,目前对多阶段任务系统可靠性冗余优化研究甚少。分析了静态多阶段任务系统的特征和可靠性计算模型;构建了可靠度、体积、质量和价格的满意度函数并确定各个满意度函数的影响因子;建立了基于综合满意度函数的静态多阶段任务系统可靠性冗余模型,并利用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

基于改进蛙跳算法的多无人机协同任务分配研究

针对多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于Levy飞行的改进随机蛙跳算法用于解决多无人机的协同任务预分配问题,通过引入动态跳跃步长、Levy飞行因子和族群认知因子有效改进了算法的搜索性能,提高了搜索效率。针对多无人机协同执行任务时可能遭遇的突发任务,通过引入市场拍卖机制提高了算法的计算收敛效率。通过仿真算例分析,验证了改进的随机蛙跳算法解决多无人机协同任务分配问题的有效性。     

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。     

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。     

C~3I 系统中基于多目标决策理论的对空攻击任务分配决策问题研究

根据多目标决策理论,从系统的角度出发,提出了防御权系数问题,并在此基础上研究对空攻击任务的分配策略,给出了效度最大攻击任务分配策略和重点防护目标优先攻击任务分配策略,并引入攻击强度阀值概念,对这两种分配策略进行了改进,最后给出了具体算法。     

基于multi-agent编组的校园虚拟实验网格任务分配策略

在网格计算环境下,许多任务的执行经常需要同时协同分配多个agent以满足性能需求.提出了一种新的基于multi-agent编组机制的agent协同分配方法.首先,对传统编组算法和multi-agent编组算法进行了分析比较.然后,设计了校园虚拟实验网格调度系统及其任务分配算法,实验结果表明:当CDR=0.2时,算法与传统算法带来最好的目标价值,在某些条件下,传统算法略微胜过该算法,当CDR增大时,该算法比传统算法执行得更好.     

任务划分与处理机调度的递归-分治方法

本文介绍并实现了一种如何把一个顺序执行的任务集,根据其子任务之间潜在的并行性,划分成若干个可并发执行的任务子集,并把每个子集分配给一个处理机,使各处理机之间的数据通信量尽可能地少,同时兼顾各处理机之间负载平衡的算法。最后给出了几个典型例题的试算结果,为了满足用户的不同要求,文章还提出了几点改进方法。     

异构资源类型下多无人机任务分配

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。