基于蟻群算法的無(wú)人機(jī)協(xié)同多任務(wù)分配

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1、第29卷增刊航空學(xué)報(bào)Vol.29Sup.2008年5月ACTAAERONAUTICAETASTRONAUTICASINICAMay2008文章編號(hào):1000-6893(2008)增-S184-08基于蟻群算法的無(wú)人機(jī)協(xié)同多任務(wù)分配蘇菲,陳巖,沈林成(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院,湖南長(zhǎng)沙410073)UAVCooperativeMulti-taskAssignmentBasedonAntColonyAlgorithmSuFei,ChenYan,ShenLincheng(CollegeofMechatronicEngineeringandAutomation,Nation

2、alUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)摘要：采用蟻群算法對(duì)無(wú)人機(jī)協(xié)同多任務(wù)分配問(wèn)題(CMTAP)進(jìn)行研究。在通用CMTAP模型的基礎(chǔ)上,綜合考慮包括動(dòng)態(tài)任務(wù)時(shí)間約束和無(wú)人機(jī)任務(wù)能力的差別多類(lèi)復(fù)雜約束條件,建立擴(kuò)展的協(xié)同多任務(wù)分配模型。在多子群蟻群算法的基礎(chǔ)上,提出了基于分工機(jī)制的蟻群算法對(duì)CMTAP進(jìn)行求解。根據(jù)協(xié)同多任務(wù)分配的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于任務(wù)能力評(píng)估的問(wèn)題解構(gòu)造策略和基于任務(wù)代價(jià)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則,提高了算法的性能。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效地解決無(wú)人機(jī)協(xié)同多任務(wù)分配問(wèn)題。關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)；協(xié)同多任務(wù)分配問(wèn)題

3、；動(dòng)態(tài)時(shí)間窗；分工機(jī)制；多子群蟻群算法中圖分類(lèi)號(hào)：V279文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract:Antcolonyalgorithmisappliedtosolveunmannedaerialvehicle(UAV)cooperativemulti-taskassign-mentproblem(CMTAP).BasedonthegenericformulationofCMTAP,anextendedmathematicalformulationfortheUAVCMTAPispresented,whichtakesthedynamictimewindowconstraintsandt

4、hecapabilitiesofUAVsintoac-count.Then,amulti-ant-colonyalgorithmbasedonthejob-divisionmechanismisputforwardtosolvetheproblem.AccordingtothecharacteristicsofCMTAP,thestrategyforconstructionofproblemsolutionbasedonmissioncapa-bilitiesofUAVandstatetransitionrulesbasedonmissioncostaredesignedtog

5、eneratethefeasiblesolutionsofCMTAPandimprovetheperformanceofalgorithm.Thesimulationresultsdemonstratethefeasibilityandefficiencyofthealgorithmputforward.Keywords:unmannedaerialvehicle;cooperativemulti-taskassignmentproblem;dynamictimewindow;job-divisionmechanism;multi-ant-colonyalgorithm[2]無(wú)

6、人機(jī)協(xié)同多任務(wù)分配問(wèn)題(CooperativelesmanProblem,MTSP)模型、車(chē)輛路徑問(wèn)題[1][3]Multi-TaskAssignmentProblem,CMTAP)的目(VehicleRoutingProblem,VRP)模型、混合整標(biāo)是在執(zhí)行任務(wù)無(wú)人機(jī)集合性能允許的范圍內(nèi),數(shù)線性規(guī)劃(MixedIntegerLinearProgramming,[4]針對(duì)不同用戶(hù)提出的多任務(wù)需求,確定出各無(wú)人MILP)模型等。美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室在無(wú)人機(jī)機(jī)的任務(wù)執(zhí)行序列,包括目標(biāo)集合、執(zhí)行任務(wù)的任務(wù)分配研究中建立了帶時(shí)間窗的不同能力約束類(lèi)型以及不同任務(wù)的執(zhí)行順序和時(shí)間等,以確保

7、車(chē)輛路徑問(wèn)題(CapacitatedVehicleRoutingPro-多無(wú)人機(jī)在多任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的協(xié)同性。研究高blemwithTimeWindows,CVRPTW)模型,并將效率協(xié)同多任務(wù)分配方法是提升無(wú)人機(jī)未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)其應(yīng)用于“全球鷹”無(wú)人機(jī)和“捕食者”無(wú)人機(jī)[5-7]適應(yīng)能力和作戰(zhàn)效能的重要途徑,具有較大的理的偵察任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題建模。隨著無(wú)人機(jī)能力不論和實(shí)際意義?，F(xiàn)階段,國(guó)內(nèi)外關(guān)于無(wú)人機(jī)任務(wù)斷增強(qiáng),無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的復(fù)雜程度也隨之增強(qiáng),分配問(wèn)題的研究成果主要包括任務(wù)分配問(wèn)題建模不同任務(wù)之間存