检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2025年第4期48卷 109-118页

作者：张卓然程华韩博谢磊汤安迪中国人民解放军93184部队北京100076 空军工程大学陕西西安710038 复杂航空系统仿真科学与技术实验室北京100076

多无人机任务分配问题是一种多约束组合优化问题,为获得问题的最佳收益,建立一种符合战场环境的任务分配模型,并同步完成无人机与目标之间的航迹规划,以实际飞行距离替代直线距离,实现任务分配与航迹规划的紧耦合。为更好地求解任务分... 详细信息

多无人机任务分配问题是一种多约束组合优化问题,为获得问题的最佳收益,建立一种符合战场环境的任务分配模型,并同步完成无人机与目标之间的航迹规划,以实际飞行距离替代直线距离,实现任务分配与航迹规划的紧耦合。为更好地求解任务分配模型,首先提出一种改进海洋捕食者算法(LGMPA),通过使用对数螺旋策略和高斯分布估计策略来提升算法的开发和探索能力;然后将改进算法离散化处理,应用于求解多无人机任务分配模型。仿真结果表明:在考虑实际地形和各类威胁下,使用实际飞行距离替代直线距离能够规划出更合理的任务执行顺序,得到更好的作战收益;且改进算法能够稳定有效地求解模型,具有较好的求解精度和更快的收敛速度。

关键词：多无人机协同任务分配航迹规划飞行距离改进海洋捕食者算法(LGMPA) 性能测试

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

无线传感器网络多目标跟踪中协同任务分配

引用

中南大学学报（自然科学版） 2012年第8期43卷 3031-3038页

作者：文莎蔡自兴刘丽珏任孝平中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

采用动态联盟机制进行多目标跟踪协同任务分配,并对自组织动态联盟进行研究,重点探讨盟员选择机制;分析能量消耗情况,给出改进的能耗模型;介绍三点定位法原理,分析其定位精度,提出基于面积和法以限制节点选择,建立精度模型。将能耗模型... 详细信息

采用动态联盟机制进行多目标跟踪协同任务分配,并对自组织动态联盟进行研究,重点探讨盟员选择机制;分析能量消耗情况,给出改进的能耗模型;介绍三点定位法原理,分析其定位精度,提出基于面积和法以限制节点选择,建立精度模型。将能耗模型与精度模型结合,构造出综合性能指标函数,指导盟员的选择,并运用遗传算法实现此选择。仿真试验结果表明:综合性能指标函数使能耗和精度2个指标都更趋优化,证明了运用遗传算法进行盟员选择的有效性。

关键词：无线传感器网络多目标跟踪协同任务分配动态联盟综合性能指标函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多无人机协同任务分配混合粒子群算法

引用

航空学报 2022年第12期43卷 412-427页

作者：张瑞鹏冯彦翔杨宜康西安交通大学自动化科学与工程学院西安710049

针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有... 详细信息

针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有向图的死锁检测和修复算法,解码出对应一组可行的任务分配解或方案,实现粒子群算法解的离散化。另外,对于传统粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的缺点,提出一种基于变邻域搜索算法的跳出局部收敛策略,并建立局部搜索启动概率准则,实现跳出局部收敛和计算开销的平衡。最后,将跳出局部收敛的策略嵌入到粒子群算法中,得到协同任务分配的混合粒子群算法(HPSO)。另外,针对新目标发现导致的初始计划失效问题,设计了一种基于匹配策略的局部任务重分配方法。仿真实验证明,所提出的混合粒子群算法能够有效解决异构多无人机同时打击场景中的任务分配问题。

关键词：多无人机协同任务分配同时打击粒子群算法局部收敛变邻域搜索任务重分配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向多运动体协同任务分配的目标辅助概率强势学习粒子群优化算法

引用

中国科学：技术科学 2024年第9期54卷 1720-1735页

作者：钱通黎建宇刘晓芳詹志辉张军南开大学人工智能学院天津300350

多运动体协同任务分配(multi-agent cooperative task allocation, MACTA)是异构多运动体系统应用的基础.为了最小化所有任务的最大完成时间, MACTA需要同时最小化各个任务的执行时间和运动体在任务点间的移动时间,这给已有优化算法带... 详细信息

多运动体协同任务分配(multi-agent cooperative task allocation, MACTA)是异构多运动体系统应用的基础.为了最小化所有任务的最大完成时间, MACTA需要同时最小化各个任务的执行时间和运动体在任务点间的移动时间,这给已有优化算法带来两个新挑战.首先,由于异构运动体具有不同的移动速度与任务执行效率,多个运动体协作虽然可以缩短任务执行时间,但同时会增加运动体在任务点间的移动时间,因此任务执行时间与运动体移动时间之间存在一定的冲突,导致现有单目标优化方法难以高效求解MACTA.其次, MACTA中任务可分配的运动体协作组合数量随着运动体数量的增加呈指数增加,是典型的大规模组合优化问题,且存在众多的局部最优解,已有算法容易落入局部最优.针对上述问题,本文提出目标辅助概率强势学习粒子群优化(objective-assisted probabilistic strength learning particle swarm optimization, OA-PSLPSO)算法.本文的贡献主要有三个方面.第一,提出目标辅助优化框架,将多运动体总移动时间作为辅助目标,对问题进行多目标建模,从而使用多目标优化算法对运动体移动时间和任务完成时间进行协同优化,提高优化效率.第二,提出概率强势学习策略,根据概率为粒子选择目标进行强势学习,提高算法的搜索多样性,避免落入局部最优.第三,基于上述框架和策略,提出OAPSLPSO,对MACTA进行高效求解.通过将所提算法与5种前沿算法在包括百万级候选解规模的30个测试用例上进行对比实验,验证了所提方法能更好地最小化所有任务的最大完成时间,实现对MACTA的高效求解.

关键词：多运动体系统协同任务分配粒子群优化算法概率强势学习目标辅助

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应遗传学习粒子群算法的多无人机协同任务分配

引用

控制与决策 2023年第11期38卷 3103-3111页

作者：张祥银夏爽张天北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程中心北京100124 北京工业大学北京人工智能研究院北京100124

研究救援场景下的多无人机协同任务分配问题,考虑幸存者所需援助类型的不同,建立更贴合实际的组合优化模型.针对该模型,提出一种自适应遗传学习粒子群算法(adaptive genetic learning particle swarm optimization,AGLPSO).首先,根据无... 详细信息

研究救援场景下的多无人机协同任务分配问题,考虑幸存者所需援助类型的不同,建立更贴合实际的组合优化模型.针对该模型,提出一种自适应遗传学习粒子群算法(adaptive genetic learning particle swarm optimization,AGLPSO).首先,根据无人机与幸存者之间的救援关系,采用一种实向量编码机制处理决策变量约束,以简化模型求解.然后,通过两层级联结构提高算法搜索能力:第1层通过遗传学习策略生成高质量的精英粒子,并对进化停滞的粒子采用精英学习策略进行更新,以跳出局部最优;第2层利用精英粒子指导种群的搜索方向,并根据粒子群的进化速度和粒子的聚集程度,采用自适应进化策略提高算法在不同进化时期的寻优能力.仿真实验表明,所提出的AGLPSO算法能快速、有效地找到合理的救援分配方案.

关键词：协同任务分配粒子群算法实向量编码遗传学习精英学习自适应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多目标MQABC算法的无人机协同任务分配

引用

华中科技大学学报（自然科学版） 2016年第3期44卷 121-126页

作者：赵辉李牧东韩统黄汉桥空军工程大学航空航天工程学院西安710038

针对多无人机协同任务分配问题经过单目标简化后对决策处理存在片面性和主观性等问题,提出了一种利用多目标自适应快速人工蜂群算法对其进行处理的方法.首先,建立多目标无人机协同任务分配模型;其次通过建立外部种群的约束处理技术及重... 详细信息

针对多无人机协同任务分配问题经过单目标简化后对决策处理存在片面性和主观性等问题,提出了一种利用多目标自适应快速人工蜂群算法对其进行处理的方法.首先,建立多目标无人机协同任务分配模型;其次通过建立外部种群的约束处理技术及重置Harmonic平均距离循环策略对自适应快速人工蜂群算法(ABCSGQ)进行改进.另外通过定义自主决策准则引导多目标任务分配的方案选取.仿真实验结果表明:相比于多目标人工蜂群算法及非支配排序遗传算法,改进算法具有较好的分布性、收敛性及更高效的求解能力.

关键词：无人机多目标优化协同任务分配人工蜂群算法快速收敛

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SEAD任务特性约束的协同任务分配方法

引用

控制与决策 2017年第9期32卷 1574-1582页

作者：吴蔚楠关英姿郭继峰崔乃刚哈尔滨工业大学航天工程系哈尔滨150001

以多异构无人机执行SEAD任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析.采用图论的方法完成问题的建模,将无人机本体等效为Dubins Car模型,并对其在相应目标处执行侦查、打击、评估任务时的进入角度进行约束,通过Dubins路... 详细信息

以多异构无人机执行SEAD任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析.采用图论的方法完成问题的建模,将无人机本体等效为Dubins Car模型,并对其在相应目标处执行侦查、打击、评估任务时的进入角度进行约束,通过Dubins路径完成对无人机飞行路径的等效,采用分布式遗传算法完成对问题的快速求解.研究结果表明,带有路径末端角度约束的任务分配问题具有较好的实用意义,分布式遗传算法可有效处理实时任务分配问题,完成任务空间的快速决策.

关键词：异构无人机 Dubins 协同任务分配 SEAD任务约束分布式遗传算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进MOSFLA的多机协同任务分配

引用

西北工业大学学报 2014年第4期32卷 630-636页

作者：何建华王安龙陈松张越刘琨赵焕义西北工业大学电子信息学院陕西西安710129 中国电子科技集团29所四川成都610000 中航工业江西洪都航空工业集团有限责任公司江西南昌330024

为解决多机协同任务分配这一多约束组合优化问题,提出了一种基于矩阵二进制编码的改进多目标混合蛙跳算法(multi-objective shuffled frog-leaping algorithm,MOSFLA)的任务分配策略。首先,建立了基于目标剩余价值、战机攻击损耗和航程... 详细信息

为解决多机协同任务分配这一多约束组合优化问题,提出了一种基于矩阵二进制编码的改进多目标混合蛙跳算法(multi-objective shuffled frog-leaping algorithm,MOSFLA)的任务分配策略。首先,建立了基于目标剩余价值、战机攻击损耗和航程代价的多目标优化模型;然后,对混合蛙跳算法的位置更新策略进行了改进,以保证更新过程中解的可行性及算法的全局收敛能力;最后,利用改进算法求解多机协同对地攻击任务分配问题,得出问题的Pareto最优解集。仿真实验表明,改进算法能够在较短时间内同时得出多个分配方案,增加决策的灵活性。

关键词：协同任务分配混合蛙跳算法多目标矩阵二进制编码 Pareto最优解集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解

引用

控制与决策 2012年第11期27卷 1751-1755页

作者：杜继永张凤鸣杨骥吴虎胜空军工程大学装备管理与安全工程学院空军工程大学训练部西安710038 武警工程大学装备工程学院西安710086

任务分配是多无人作战飞机(UCAV)协同控制的基础.对此,分析了影响任务分配的关键战技指标,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型.应用连续粒子群算法对问题进行求解,建立了粒子与实际问题间的映射,通过位置饱和策略构造粒子的搜... 详细信息

任务分配是多无人作战飞机(UCAV)协同控制的基础.对此,分析了影响任务分配的关键战技指标,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型.应用连续粒子群算法对问题进行求解,建立了粒子与实际问题间的映射,通过位置饱和策略构造粒子的搜索空间,采用自适应惯性权重提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力.考虑到单机的任务载荷限制,引入了买卖合同机制以实现多机任务协调.仿真结果表明,所提出模型和算法可以较好地解决多UCAV协同任务分配问题.

关键词：无人作战飞机协同任务分配粒子群算法自适应惯性权重买卖合同

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

引用

东南大学学报（自然科学版） 2014年第4期44卷 712-716页

作者：杜庆伟顾汉杰陶军南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 东南大学计算机科学与工程学院南京210096

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型... 详细信息

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.

关键词：无线传感器网络协同任务分配动态联盟多目标优化 NSGA-Ⅱ

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：