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不确定需求下无人机任务分配的两阶段鲁棒优化方法
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作者 王巍 解慧 +2 位作者 魏忠诚 赵继军 彭力 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3552-3561,共10页
灾害场景下依托无人机配送资源应用前景广阔,但应急场景环境复杂多变,各类突发事件在时空上的不确定性会导致目标点对资源需求评估的不准确,进而影响到资源配送中无人机任务分配方案.针对此问题,在无人机任务分配模型中引入两阶段鲁棒... 灾害场景下依托无人机配送资源应用前景广阔,但应急场景环境复杂多变,各类突发事件在时空上的不确定性会导致目标点对资源需求评估的不准确,进而影响到资源配送中无人机任务分配方案.针对此问题,在无人机任务分配模型中引入两阶段鲁棒优化方法.模型通过将无人机分配和任务分配相结合,充分利用无人机集群资源,实现需求变化最大化时的任务分配成本最低.本文对受伤人数等级与资源需求变化关系建模,将资源需求划分为3个等级,实现了任务分配总成本变化的精确化表达,并采用列和约束生成(Column-and-Constraint Generation,C&CG)算法实现了资源需求不确定条件下的无人机任务分配.最后设计了3种类型的实验,仿真结果验证了算法的有效性和优越性,相比确定性模型,该算法在应对需求变化时展现出更好的鲁棒性. 展开更多
关键词 城市灾害 无人机任务分配 两阶段鲁棒优化 需求不确定 需求多等级 C&CG
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基于改进多维粒子群的多无人机任务分配方法 被引量:4
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作者 彭鹏菲 龚雪 +1 位作者 姜俊 郑雅莲 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期227-236,共10页
针对复杂战场环境下的多无人机任务规划解空间维度不确定、任务需求随时间变化等问题,提出了一种基于改进多维粒子群算法的多无人机任务分配方法。该方法构建了适应度函数集,应用多个适应度函数来限制种群趋向,同时采用基于时变目标价... 针对复杂战场环境下的多无人机任务规划解空间维度不确定、任务需求随时间变化等问题,提出了一种基于改进多维粒子群算法的多无人机任务分配方法。该方法构建了适应度函数集,应用多个适应度函数来限制种群趋向,同时采用基于时变目标价值的映射变量,建立目标价值随时间变化的多无人机目标决策模型;而后引入整数编码机制,构建面向任务序列的多维粒子,利用改进的自适应多维粒子群算法,得到最优维度下多无人机的任务分配优化方案。仿真实验结果表明:基于改进多维粒子群算法的多无人机任务规划方法可在最优解空间下,获得更好的任务动态分配效果,收敛速度更快,具有良好的推广应用前景。 展开更多
关键词 空间维度 多维粒子群算法 整数编码 无人机任务分配 适应度函数集
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考虑低空运行环境求解无人机任务分配问题的研究 被引量:1
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作者 李松锐 张明 +2 位作者 王蒙蒙 张进 李伯权 《航空工程进展》 CSCD 2022年第4期57-64,共8页
在低空救援中如何合理地分配无人机的搜救任务长期以来都是研究的重点。在分层级分布式分配方法的基础上建立多目标多无人机任务分配模型,在模型中以搜救费用、无人机使用数量、完成任务的均衡性为目标函数,采用改进的NSGA-Ⅱ算法进行... 在低空救援中如何合理地分配无人机的搜救任务长期以来都是研究的重点。在分层级分布式分配方法的基础上建立多目标多无人机任务分配模型,在模型中以搜救费用、无人机使用数量、完成任务的均衡性为目标函数,采用改进的NSGA-Ⅱ算法进行求解。结果表明:本文建立的模型有效,能在不同搜救环境下给出合理有效的分配方案;在搜救中考虑以搜救效率最高为导向时,带来无人机成本和数量的增加;当实际搜救的无人机非常有限时,则需要时间成本的投入;以经济利益为导向时,则会导致搜救时间的增加。 展开更多
关键词 无人机任务分配:联合搜救 NSGA-Ⅱ算法 帕累托解 对立学习
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基于离散鸽群算法的无人机任务分配 被引量:3
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作者 勾青超 李庆奎 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2020年第6期37-42,共6页
为了求解多无人机的任务分配问题,对鸽群算法进行了离散化,并进行改进。建立了多无人机任务分配的问题模型,对多个约束条件进行处理,采用离散化的鸽群算法对无人机的任务分配问题进行了求解,生成了最优分配方案。并与引入Sigmoid函数惯... 为了求解多无人机的任务分配问题,对鸽群算法进行了离散化,并进行改进。建立了多无人机任务分配的问题模型,对多个约束条件进行处理,采用离散化的鸽群算法对无人机的任务分配问题进行了求解,生成了最优分配方案。并与引入Sigmoid函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法及遍历算法在不同的条件下进行了对比。结果表明,离散鸽群算法有更快的计算速度与更强的全局寻优能力。 展开更多
关键词 无人机任务分配 离散鸽群算法 任务规划
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不确定条件下基于烟花算法的无人机任务分配
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作者 余稼洋 郭建胜 +2 位作者 张晓丰 解涛 姚赛 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期104-111,共8页
无人机任务分配问题是近几年的研究热点,但同时考虑不确定性和多目标的研究尚处于起步阶段。基于不确定性理论,建立了一种目标函数和约束条件均包含不确定变量的不确定多目标任务分配模型,并分别引入期望值准则和机会约束将其转化为确... 无人机任务分配问题是近几年的研究热点,但同时考虑不确定性和多目标的研究尚处于起步阶段。基于不确定性理论,建立了一种目标函数和约束条件均包含不确定变量的不确定多目标任务分配模型,并分别引入期望值准则和机会约束将其转化为确定型优化模型。针对传统烟花算法只能解决单目标问题和在收敛速度方面的不足,引入幂律分布函数和Levy变异算子,结合多目标优化理论和两阶段搜索策略设计了一种两阶段搜索的多目标烟花算法。通过实例仿真验证所提模型及算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 不确定理论 无人机多目标任务分配 烟花算法 幂律分布 Levy变异 两阶段搜索
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求解无人机ISR任务分配问题的离散萤火虫算法 被引量:4
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作者 康旭超 何广军 +1 位作者 陈峰 李兴格 《弹箭与制导学报》 北大核心 2019年第5期131-134,138,共5页
针对解决存在多个情报侦察监视ISR任务地点的无人机任务分配问题,提出了一种离散萤火虫算法。对每个任务地点进行编码并重新定义萤火虫移动机制,通过引入交换子将多目标函数的寻优转化为编码序列的交换过程。采用变步长移动和多邻域搜... 针对解决存在多个情报侦察监视ISR任务地点的无人机任务分配问题,提出了一种离散萤火虫算法。对每个任务地点进行编码并重新定义萤火虫移动机制,通过引入交换子将多目标函数的寻优转化为编码序列的交换过程。采用变步长移动和多邻域搜索的方法,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力。仿真结果表明,对于多目标离散问题,文中算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下能够找到满意解。 展开更多
关键词 多目标 无人机任务分配 离散萤火虫群算法 变步长移动 多邻域搜索词
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网络化战场环境下多无人机调度问题 被引量:4
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作者 马纯超 尹栋 朱华勇 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第10期31-36,共6页
针对网络化战场下无人机(UAV)跨区飞行、信息共享等特点扩大了任务区域与规模而引发任务分配难题,对无人机运动及通信特性、任务时间窗约束和初始战场布局等因素建模,根据目标属性对其分组以降低问题复杂度,应用优化算法得到初始解,随... 针对网络化战场下无人机(UAV)跨区飞行、信息共享等特点扩大了任务区域与规模而引发任务分配难题,对无人机运动及通信特性、任务时间窗约束和初始战场布局等因素建模,根据目标属性对其分组以降低问题复杂度,应用优化算法得到初始解,随后进行全局交换、删除及插入等调整得到最终调度方案,由此搭建快速求解多UAV任务调度的通用算法框架。最后应用遗传算法验证,仿真结果表明:该框架在解决多无人机大规模任务分配时具有较好的时效性和适应性。 展开更多
关键词 网络化战场 无人机任务分配 遗传算法
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基于群体智能算法的无人机协同搜索 被引量:8
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作者 蔺文轩 谢文俊 +1 位作者 张鹏 纪良杰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第10期34-38,共5页
为解决无人机集群进行协同搜索时的任务分配问题,在基于天牛须搜索的粒子群优化(BSO)算法的基础上设计了一种天牛粒子群混合(BSO-BAS)算法,克服了粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优解、寻优不稳定的缺点。以多旅行商模型(MTSP)为基础... 为解决无人机集群进行协同搜索时的任务分配问题,在基于天牛须搜索的粒子群优化(BSO)算法的基础上设计了一种天牛粒子群混合(BSO-BAS)算法,克服了粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优解、寻优不稳定的缺点。以多旅行商模型(MTSP)为基础构建了多目标、多约束的无人机集群任务分配模型。通过实验仿真与原始寻优算法进行对比,验证了所设计算法求解无人机协同搜索任务分配问题的可行性和稳定性。 展开更多
关键词 天牛须搜索算法 无人机任务分配 粒子群算法 无人机
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基于P_(EV)准则的不确定随机多目标规划问题求解 被引量:4
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作者 孙贇 王瑛 李超 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期645-652,共8页
为解决独立变量的不确定随机多目标规划问题在传统求解中存在分析不全面等问题,在期望值-方差准则下提出了一种新的求解方法。基于机会理论,引入不确定随机变量,在此基础上提出了不确定随机多目标规划问题;引入不确定随机变量的序关系,... 为解决独立变量的不确定随机多目标规划问题在传统求解中存在分析不全面等问题,在期望值-方差准则下提出了一种新的求解方法。基于机会理论,引入不确定随机变量,在此基础上提出了不确定随机多目标规划问题;引入不确定随机变量的序关系,利用变量间的序关系把不确定随机多目标规划问题转化成不确定随机单目标规划问题,并通过期望值-方差准则把不确定随机单目标规划问题转化成确定的单目标规划问题进行求解;通过理论推导证明,在新准则下转化后的问题得到的最优解是原不确定随机多目标规划问题的有效解;最后,通过对无人机情报侦察监视任务分配问题的求解,利用改进的萤火虫算法求得有效飞行序列,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 机会理论 多目标规划 P EV准则 无人机任务分配
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Decentralized Multiagent Task Planning for Heterogeneous UAV Swarm 被引量:5
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作者 JIA Tao XU Haihang +1 位作者 YAN Hongtao DU Junjie 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2020年第4期528-538,共11页
A decentralized task planning algorithm is proposed for heterogeneous unmanned aerial vehicle(UAV)swarm with different capabilities.The algorithm extends the consensus-based bundle algorithm(CBBA)to account for a more... A decentralized task planning algorithm is proposed for heterogeneous unmanned aerial vehicle(UAV)swarm with different capabilities.The algorithm extends the consensus-based bundle algorithm(CBBA)to account for a more realistic and complex environment.The extension of the algorithm includes handling multi-agent task that requires multiple UAVs collaboratively completed in coordination,and consideration of avoiding obstacles in task scenarios.We propose a new consensus algorithm to solve the multi-agent task allocation problem and use the Dubins algorithm to design feasible paths for UAVs to avoid obstacles and consider motion constraints.Experimental results show that the CBBA extension algorithm can converge to a conflict-free and feasible solution for multi-agent task planning problems. 展开更多
关键词 task allocation unmanned aerial vehicle(UAV)swarm consensus-based bundle algorithm(CBBA) multi-agent task obstacle avoidance
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