二进制狼群算法优化的R/S无人机协同任务分配策略

本文主要探讨了"基于二进制Wolf Pack算法的R / S无人机协同任务分配"这一关键领域，针对侦察与打击一体化无人驾驶航空器（简称R/S UAVs）的特性，提出了一种新颖的解决策略。R/S UAVs因其多功能性和灵活性，能够在执行多种任务时展现出强大的作战能力。协同任务分配是确保其高效运作的关键环节，特别是对于实时性很高的目标，如威胁度高且难以攻击的目标。 研究者 Yonglan Liu、Weimin Li、Husheng Wu 和 Chengzhong Lv 作为来自空军工程大学和武装警察部队工程大学的专家，共同致力于这个问题的研究。他们提出的Binary Wolf Pack Algorithm (BWPA) 是在原有Wolf Pack Algorithm (WPA) 的基础上发展而来，利用了二进制编码的优势作为起点。BWPA 通过构建任务分配模型，特别考虑了目标的威胁程度和难攻性，为领导狼（领头无人机）制定了有效的行为规则。 该算法的核心组成部分包括：首先，领导狼的决策规则，它根据任务紧急程度和威胁等级来智能选择最合适的行动；其次，引入了一个可再生机制，使得整个狼群能够动态适应任务的变化；最后，BWPA 集成了三种智能行为：侦查（Scouting）、召集（Summoning）和联盟（Beleaguering），这些行为有助于优化整个群体的协作效率，确保每个无人机能在关键时刻执行最有利的任务。 在处理实时任务列表时，BWPA 能够灵活应对复杂多变的战场环境，提高R/S UAVs的整体作战效能。通过模拟狼群的狩猎策略，这种算法有望显著提升无人机团队的协调性和任务完成速度，从而在现代战争环境中发挥重要作用。这篇研究论文不仅为R/S UAV的战术规划提供了理论支持，也为未来的无人系统协同作战提供了创新思路。