一种考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配方法组成比例

本发明专利技术公开的一种考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配方法，涉及一种异构飞行器多任务协同分配方法，属于飞行器任务规划领域。本发明专利技术根据任务获取飞行器类型，并根据飞行器类型提取飞行性能参数；建立考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配模型；利用考虑时序约束的遗传算法求解考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配模型，能够得到一种满足任务时序约束和最大化效能的异构飞行器多任务协同分配方案。本发明专利技术提供一种能够为异构飞行器规划出满足任务时序约束和最大化效能分配方案的任务分配方法，能够有效缩短执行任务时间，提升任务效能。本发明专利技术适用于“察打评”作战、广域搜索与毁伤或防空压制任务，具有广泛的工程应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配方法
本专利技术涉及一种异构飞行器多任务协同分配方法，尤其涉及一种考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配方法，属于飞行器任务规划领域。
技术介绍
面对日益复杂的现代战场环境，战场任务逐渐向多样性和复杂性的方向发展。单架飞行器受其自身软硬件条件限制，无法进行大规模持续性的侦察打击任务，且单架飞行器失效或被击落将直接导致任务失败。为应对单架飞行器的局限性，通过异构飞行器的协同合作，形成多源信息融合与资源互补的优势，提高飞行器系统的可靠性、容错性以及作战效能。其中异构飞行器多任务协同分配是异构飞行器协同作战的保障和基础，其目的是为不同类型飞行器分配相应的作战任务，最大化作战效能。它是伴随现代信息技术发展而来的高新技术，是异构飞行器任务规划技术研究的重要内容之一，是一种典型的任务分配(TaskAssignment，简称TA)问题。针对复杂的任务环境和多样的任务需求，多任务协同分配是一个极其复杂、极具挑战性的过程。其研究内容主要是针对多个敌方目标，己方的指挥控制系统根据时间、空间和资源等约束，进行有效的任务分配，提高作战任务的完成速度，同时使己方付出的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一，根据任务获取飞行器类型，并根据飞行器类型提取飞行性能参数；当任务有M架异构飞行器V＝{V1,V2,…,VM}时，根据任务获取飞行器类型，编号依次为1～M；需要对每个目标Tj∈T＝{T1,T2,…,TN}执行Hj个任务，所述的j＝1,2,...,N，N为目标数量；定义S＝{S1,S2,…,SNc}为所有任务集合，Nc表示需要执行的任务数量，如式(1)所示

【技术特征摘要】
1.一种考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一，根据任务获取飞行器类型，并根据飞行器类型提取飞行性能参数；当任务有M架异构飞行器V＝{V1,V2,…,VM}时，根据任务获取飞行器类型，编号依次为1～M；需要对每个目标Tj∈T＝{T1,T2,…,TN}执行Hj个任务，所述的j＝1,2,...,N，N为目标数量；定义S＝{S1,S2,…,SNc}为所有任务集合，Nc表示需要执行的任务数量，如式(1)所示根据飞行器类型提取飞行性能参数；步骤二，建立考虑时序约束的异构飞行器多任务协同分配模型；异构飞行器多任务协同分配是以飞行器编队整体效能最优为目标，而任务执行时间是衡量效能重要指标，即以任务执行任务时间最小为目标函数，数学模型为：s.t.xl,i,j∈{0,1},l∈S,i∈V,j∈T(3)式(2)中，J表示任务执行时间；dl,i,j表示飞行器Vi对目标Tj执行任务Sl需要的时间；xl,i,j表示飞行器Vi是否对目标Tj执行任务Sl，如果飞行器Vi对目标Tj执行任务Sl，则xl,i,j＝1，反之，xl,i,j＝0；另外，式(4)保证所有任务均被执行，式(5)确保每个任务仅被执行一次；式(6)表示每个目标的任务时序约束，其中分别表示针对某一目标j执行任务1,2,…,Hj的时间，即任务2必须在任务1完成后才能被执行，任务Hj的必须在任务Hj-1后被执行；M、N和Nc分别表示飞行器数量、目标数量和所有任务数量；步骤三，考虑时序约束的种群初始化；根据步骤二建立的异构飞行器多任务协同分配模型，考虑式(4)和(5)所示的约束条件，依据基于目标编号顺序的编码方式赋予每个目标Tj待执行任务随机符合任务需求的飞行器，形成基于目标编号顺序的染色体；初始种群中每个基于目标编号顺序的染色体都是时序约束下异构飞行器多任务协同分配方法中的一个可行解；随机生成NP个染色体，形成具有NP个个体的初始种群；基于目标编号顺序的染色体第一行表示目标编号，使用整数1,2,…,N表示，按照目标编号从小到大依次排列；染色体第二行表示目标需要被执行的任务类型，任务类型按照整数进行表示，第一种任务类型用1表示，第二种任务类型用2表示，依次类推，第P种任务类型用P表示，按照数字从小大排列；染色体第三行表示执行相应任务的飞行器编号，用编号1,2,…,M表示；在此基础上，按照飞行器M个编号的顺序从小到大排序，得到基于飞行器编号顺序的染色体；基于飞行器编号顺序的染色体表达每架飞行器需要执行的任务和任务顺序，用于计算所有飞行器需要的任务执行时间，其中最大任务执行时间的倒数即该染色体的适应值；针对基于目标顺序的染色体按照飞行器编号的顺序从小到大进行重排序得到基于飞行器编号的染色体，即完成考虑时序约束的种群初始化；步骤四，计算考虑时序约束的任务执行时间；任务执行时间取决于飞行器参数、飞行器和目标空间位置以及任务分配结果；飞行器受动力学约束，采用Dubins模型将飞行器动力学约束简化为运动几何约束，建立飞行器运动学模型如式(7)所示；其中，x和y分别表示飞行器的水平位置，θ表示飞行器的航向角，v是飞行器的飞行速度，rmin是飞行器的最小转弯半径，c是控制量输入，c＝-1代表向左转弯，c＝1代表向右转弯；飞行器从任意初始状态(xinitial,yinitial,θinitial)到达任意终端状态(xfinal,yfinal,θfinal)的Dubins路径是以最小转弯半径rmin为半径的圆弧和直线段的组合；Dubins路径中，R表示飞行器顺时针转弯圆弧，L表示逆时针转弯圆弧，S表示直线段，则最短的Dubins路径为集合D＝{RSL,LSR,RSR,LSL,RLR,LRL}中的一种；采用上述Dubins路径计算飞行器抵达目标的最短时间，由于存在时序约束，需要对违背时序约束的最短时间进行延长，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘莉，徐广通，龙腾，王祝，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11