基于改进PSO的多UAV协同任务分配研究

论文摘要

基于任务分配收益和任务分配代价,考虑UAV总飞行时间代价、最大任务时间、负载均衡值等因素,建立多UAV协同任务分配模型;设计了双层粒子群编码方法,将任务类型匹配信息作为启发信息,同时提出分组任务调整、飞行时间调整、任务交叉消解、时序先后调整等冲突消解处理策略,改进粒子群算法;最后进行了仿真实验。仿真结果表明,基于启发信息和冲突消解策略的改进PSO算法,提高了算法的收敛性和全局搜索能力,提升了任务分配和航迹规划效率。

论文目录

• 1 多UAV协同目标任务分配指标建模
•   1.1 任务分配的收益
•   1.2 任务分配的代价
•   1.3 负载均衡值
•   1.4 任务分配效能
• 3 改进离散粒子群算法
•   3.1 粒子编码说明
•   3.2 粒子更新方式
•   3.3 冲突消解处理策略
•     3.3.1 分组任务调整策略
•     3.3.2 任务交叉消解策略
•     3.3.3 飞行时间调整策略
•     3.3.4 时序先后调整策略
• 4 仿真实验
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 韩庆田

关键词: 多无人飞行器,粒子群算法,协同任务分配

来源: 兵器装备工程学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 海军航空大学

基金: 中国博士后科学基金资助项目(2012M512136)

分类号: TP18;V279

页码: 74-78

总页数: 5

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