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针对多约束条件下大规模探测/通信智能体集群协同探测任务分配问题,从全局与局部相结合的角度,提出了一种分层任务分配求解方法。首先,根据通信距离约束对所有任务节点进行聚类预分组,将集群任务分配问题划分为上层全局任务分配和底层局部任务分配。然后,根据聚类结果采用启发式算法求解探测/通信智能体组间全局任务分配结果。随后,根据探测智能体的全局任务分配结果,采用遗传算法对探测智能体组内任务进行分配。最后,通信智能体根据探测智能体的组内任务分配结果,采用基于虚拟节点的方法进行组内任务分配。实验结果表明,相较于直接求解方法,分层任务分配方法不仅解决了大规模集群协同任务分配问题,还可以在保证优化目标值相近的情况下,缩短70%以上的求解时间,较快得到相对最优的任务分配结果。 相似文献
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为解决由于全局知识缺失、通信限制、各无人机局部感知信息相关性未知等导致的分布式组网无人机集群中的感知数据融合难的问题,开展了面向分布式组网无人机集群的感知数据融合技术的研究。首先,采用标签随机有限集对各无人机局部感知信息进行建模。其次,分别使用算术平均和一致性作为分布式融合的准则和计算方法,提出了一种基于一致性、算术平均和标签随机有限集理论的分布式数据融合算法,以在分布式组网无人机集群中实现对全局感知信息的集体认同。最终仿真实验表明,所提算法可实现对全局感知信息的分布式融合。 相似文献
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《装甲兵工程学院学报》2018,(6)
针对信息化条件下装备保障体系分布式保障指挥与控制形式的特点、保障单元自主智能等特性及面向作战任务的装备保障任务分配要求,构建了基于多Agent的分布式装备保障体系任务分配框架,提出了以任务成功率为中心的分布式装备保障任务分配模型。根据分布式保障任务分配的市场机制特性和模型求解的特点,设计了分布式拍卖求解算法,通过保障单元个体目标的最大化来获得装备保障体系任务分配的理想收益。最后,通过案例仿真验证了模型与算法的合理性与有效性。 相似文献
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航空集群网络对集群作战任务执行效能的影响愈发深远,通过构建虚拟骨干网,能够降低路由开销、互联子网和实时管理网络,使航空集群作战更加高效。结合连通支配集理论,提出一种面向航空集群网络的分布式骨干网构建算法——DCAASN算法,设计权值函数刻画节点可用带宽和连通度,并采用分布式思想构建连通支配集以完成骨干网的构建。理论分析和仿真结果表明,相较于Wu、Wan和DCDS算法,该算法构建的骨干网中节点平均权值更大,骨干网的生命周期更长,并且骨干网的规模更小;在时间开销、消息开销方面,相较于Wu、Wan算法有较大提高,与DCDS算法在同一量级。 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。 相似文献
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与常见的无人系统集群需要进行预先规划和控制机制不同,生物集群采用分布式和反应式架构,具备完成复杂任务的强大智能能力。受生物集群系统启发,设想无人系统集群中的个体能够对所遇到的环境进行独立反应,并展现出集群协同行为。针对这一设想,提出基于单体视觉膜投影模型的集群控制方法,并对其进行理论分析和推导,实现了群体内自组织集群控制;通过观察和计算运动过程中群体的稳定性、一致性、协调性等相关指标,探究所提出自组织模型对不同类型任务的适应性。此外,针对群体遭遇外来攻击的情形,设计了合理的群体避障机制,使得集群能够实现紧急安全避障,从而提高集群面临突发情况时的应对能力。 相似文献
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随着无人武器集群式作战从想象加速变为现实,这种新型武器和战术势必将成为改变未来战争规则的重要推手。针对集群武器系统缺乏有效理论与系统技术支撑的问题,首先在多智能体理论和仿生集群智能技术的启发下,深入研究了基于集群行为驱动和个体行为规则的分布式决策框架,并结合视觉信息处理技术,构建了基于个体行为规则和集群行为原型的反应式集群框架;然后,建立了蜂群弹药任务和个体行为规则之间的映射关系;最后,将简单的区域搜索、饱和攻击等作战任务进行了嵌入式实现,对影响任务效率的关键因素进行了深入分析,为构建蜂群弹药等智能集群装备提供了技术储备和理论支持。初步仿真结果证明,对于50节点规模的集群,提出的反应式集群决策框架能够引导蜂群弹药高效完成避障、搜索和攻击等任务,且在40%、80%个体失效时搜索效率显著优于慎思式集群。 相似文献
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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. 相似文献
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《海军工程大学学报》2018,(6)
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。 相似文献