多UCAV协同任务分配模型与连续粒子群优化算法

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"多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解" 本文主要探讨了在多无人作战飞机(UCAV)协同控制中的任务分配问题。任务分配是UCAV协同作战的核心环节,它涉及到如何高效、合理地将不同任务分配给多个无人机,以实现作战目标的最大化。作者分析了影响任务分配的关键战术和技术指标,这些指标可能包括任务优先级、UCAV的性能特征、通信能力、敌我态势等多种因素。 为了建立多UCAV协同任务分配模型,研究者聚焦于攻击任务,构建了一个能够综合考量各种因素的优化模型。该模型旨在最大化整体作战效果,同时确保每个UCAV的任务负载在可接受范围内。在模型构建中,作者考虑了UCAV的载荷限制,这是实际任务分配中不可忽视的一环,因为超出载荷限制可能会导致任务失败或无人机性能下降。 为了解决这个复杂的优化问题,研究者采用了连续粒子群算法(Continuous Particle Swarm Optimization, CPSO)。粒子群算法是一种基于群体智能的优化方法,它通过模拟鸟群或鱼群的集体行为来寻找问题的最优解。在本文中,作者建立了粒子与实际任务分配问题之间的映射关系,利用位置饱和策略来构建粒子的搜索空间,这有助于算法更有效地探索解决方案空间。此外,他们还采用了自适应惯性权重策略来动态调整粒子的运动速度,以平衡算法的局部搜索能力和全局搜索效率,从而加速算法的收敛速度并提升全局最优解的寻找能力。 在处理单机任务载荷限制时,研究者引入了买卖合同机制。这种机制借鉴了经济学中的概念,允许UCAV之间通过交换任务来达到任务协调,确保整个系统的协同性和任务的均衡分配。通过这种方式,即使在某些UCAV无法单独完成分配的任务时,也能通过与其他UCAV协作来完成任务,提高了整个系统的灵活性和适应性。 仿真结果显示,提出的任务分配模型和CPSO求解算法能够有效地解决多UCAV协同任务分配问题,展现出良好的性能。这种方法不仅能够优化任务分配,还能确保在满足任务载荷限制的情况下实现多机任务的协调,对于提升UCAV集群的整体作战效能具有重要意义。因此,该模型和算法为实际战场环境中的多UCAV协同控制提供了理论支持和实用工具。