PSO无人机任务分配MATLAB

### PSO 粒子群优化用于无人机任务分配的MATLAB实现

#### 1. 初始化环境与参数设置
为了在MATLAB中实现粒子群优化(PSO)算法来进行无人机的任务分配，首先需要初始化一些基本参数和定义搜索空间。这些参数包括种群大小、最大迭代次数以及惯性权重等。

% 参数设定
popSize = 30; % 种群数量
maxIter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.7;       % 惯性权值
c1 = 1.5;      % 自我认知系数
c2 = 1.5;      % 社会认知系数
dim = ... ;    % 解向量维度,取决于具体问题中的变量数
lb = zeros(dim, 1); ub = ones(dim, 1)*10;% 变量上下界范围

#### 2. 定义适应度函数
针对特定的应用场景设计合适的适应度函数对于求解实际问题是至关重要的。在这个例子中，假设目标是最小化完成所有任务所需的时间，则可以构建如下形式的目标函数：

\[f(x)=\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{d_i}{v_i}\right)\]

其中 \( d_i \) 表示第 i 架无人机执行其被指派任务的距离，\( v_i \) 是对应的速度[^1]。

#### 3. 更新位置速度规则
根据标准PSO更新公式调整每个个体的位置和速度:

\[v_{id}(t+1)=w*v_{id}(t)+c_1*rand()*(pbest_{id}-x_{id})+c_2*rand()*(gbest_d-x_{id})\]
\[x_{id}(t+1)=x_{id}(t)+v_{id}(t+1)\]

这里 \( pbest \) 和 \( gbest \) 分别代表个人最佳位置和个人全局最优位置[^2]。

#### 4. 主循环结构
编写主程序框架，在每次迭代过程中计算当前群体内各个成员的表现并记录下最好的解决方案直到达到预设的最大迭代次数为止。

for iter = 1:maxIter
    for i = 1:popSize
        fitness(i) = calcFitness(position(:,i)); % 计算适应度
        
        if fitness(i)<pBestValue(i)
            pBestPosition(:,i) = position(:,i);
            pBestValue(i) = fitness(i);
            
            if fitness(i)<gBestValue
                gBestValue = fitness(i);
                gBestPosition = position(:,i);
            end
        end
    
        velocity(:,i) = w * velocity(:,i) ...
                      + c1 * rand(size(lb)) .* (pBestPosition(:,i)-position(:,i))...
                      + c2 * rand(size(lb)) .* (gBestPosition-position(:,i));
                      
        position(:,i) = position(:,i) + velocity(:,i);
        
        % 边界处理
        position(:,i) = max(min(position(:,i),ub), lb);
    end
end

通过上述过程可以在MATLAB环境中有效地应用粒子群优化算法解决多架无人飞行器之间的协作任务规划问题。