"最优化原理下的多无人机协同任务规划研究与分析"

本文以最优化原理为理论基础，对多无人机协同任务规划问题展开研究。通过建立基于虚拟点的改进Hamilton回路模型、动态规划模型、分步规划模型以及针对远程雷达的分步优化模型，对重要模型进行验证和复杂性分析。 针对问题一，采用基于虚拟点的改进Hamilton回路模型。首先将问题通过近似等价处理为寻找一组或多组无人机成像带宽行程最短问题，并确保每个目标点都能被带宽覆盖。为寻求无人机成像带宽在雷达探测区内的最短路线，通过在雷达区外增加虚拟点，将问题转化为多点多旅行商问题（MTSP）。通过修改虚拟点距离矩阵，得出任意线路的最佳路线，并选取最优结果。利用该模型计算加载S-1和S-2的无人机成像带宽线路为1条、2条、3条和4条的最短路线，结果表明采用2架加载S-1和2； 针对问题二，采用动态规划模型。首先将问题转化为多无人机协同规划的路径问题，通过规定新状态的方式进行动态规划求解，得到全局最优解。模型分析了无人机数量与任务规划路径长短的关系，并提出了最优分配无人机的策略。结果表明在不同任务规模下，通过动态规划模型能够有效地规划多无人机协同任务，提高效率。 针对问题三，采用分步规划模型。通过分割任务为多个子任务，每个子任务分别规划路径并进行优化，再将子任务整合为最终整体路径规划。模型考虑了不同任务的权重因素，根据任务的重要性对无人机进行分配。实验结果表明，采用分步规划模型能够有效地规划多无人机协同任务，满足各个任务的要求。 针对问题四，针对远程雷达，采用分步优化模型。通过分析远程雷达的特点，将任务分为两部分：远距离侦察和目标锁定。通过优化每个阶段的路径规划，结合远程雷达特殊要求，得到最优的多无人机协同任务规划方案。实验结果表明，分步优化模型能够有效应对远程雷达任务，提高无人机协同侦察能力。 综上所述，本文通过建立不同的模型，对多无人机协同任务规划问题进行了深入研究和分析。通过验证和复杂性分析，得出了在不同情况下采用不同模型的最佳方案，为实际应用提供了有效的参考和指导。