多无人机任务调度方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种多无人机任务调度方法、系统及存储介质，第一阶段是多无人机任务分配阶段，将多无人机任务调度问题划分为多个单无人机调度子问题，并提出嵌入禁忌表的模拟退火算法实现多无人机任务分配；第二阶段是单无人机任务调度阶段，根据第一阶段的任务分配方案，考虑无人机平台的观测能力和任务的需求，设计变邻域搜索下降算法，提供有效可行的任务调度方案。第一阶段再根据第二阶段的反馈结果，结合禁忌因子、转移因子与交换因子，对任务分配方案进行迭代调整和更新，直到满足停止准则。综上所述，针对多无人机协同任务调度问题，提出了一种两阶段迭代优化方法。仿真实验验证了本发明专利技术的优越性和效率。

【技术实现步骤摘要】
多无人机任务调度方法、系统及存储介质
本专利技术涉及一种无人机任务调度技术，特别是一种多无人机任务调度方法、系统及存储介质。
技术介绍
近几年，无人机(UnmannedAerialVehicle，UAV)越来越受到人们的青睐，广泛应用于多个领域，比如交通巡查[1,2]、抗震救灾[3]、物流配送[4,5]、目标侦察[6]等。其中，无人机交通数据采集[7]是一种新兴应用，是本专利技术研究的重点。交通数据采集是指获取不同时间段的城市各道路交通流数据。传统的人工数据采集无疑会消耗大量的人力和车辆资源。更糟糕的是，在高峰时段，交通拥堵会导致收集的数据存在严重的偏差。相比之下，无人机具有更强的灵活性和机动性，可快速到达目的地。当前需要数据采集的路口分布在不同的区域，且任务具有时效性，而多无人机执行能力强、工作效率高，因此多无人机交通数据采集成为一种有潜力的数据采集方式。多无人机交通数据采集的核心在于多无人机协同任务调度，即如何在合理的时间内，考虑无人机平台的观测能力和任务需求等约束条件下，规划出一个有效的多无人机协同任务调度方案。多无人机协同任务调本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多无人机任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、初始化多个无人机的任务分配方案A，A＝{a

【技术特征摘要】
1.一种多无人机任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、初始化多个无人机的任务分配方案A，A＝{a1,…,ak,…,am}；a1,…,ak,…,am分别对应第1～第m个无人机的任务分配方案；k∈[1,m]；
S2、根据第k个无人机的任务分配方案ak，生成第k个无人机的调度方案sk；
S3、合并第1～第m个无人机的调度方案s1,s2,…,sm，获得完整的调度方案S，计算调度方案S的总收益值；
S4、根据所述调度方案S，重新分配不可调度任务，生成新的任务分配方案A′，A′＝{a′1,…,a′k,…,a′m}；
S5、根据第k个无人机的新的任务分配方案a′k，生成新的调度方案s′k；
S6、合并第1～第m个无人机的新的调度方案，获得新的调度方案S′，并计算新的调度方案S′的总收益值；
S7、判断新的调度方案S′的总收益值是否大于调度方案S的总收益值，若大于，则用新的调度方案S′替代调度方案S；
S8、返回步骤S4，直至达到设定的停止条件，输出最终的调度方案。


2.根据权利要求1所述的多无人机任务调度方法，其特征在于，步骤S1的具体实现过程包括：
1)随机初始化隶属度βk,j,j∈T，T为任务集；T＝{1,2,...,n}，n为任务数量；
2)利用下式计算第k个无人机的聚类中心μk，并利用所述聚类中心μk评估每次聚类的质量E，更新隶属度：其中，b是平滑因子；xj是任务j的坐标；μs是簇s的中心坐标，即簇s的聚类中心；簇s即第s个无人机；
3)判断聚类质量E是否满足精度误差要求，若满足，则进入步骤4)；否则，返回步骤2)；
4)初始化k＝1，将第k个无人机的任务调度方案ak设置为空集，被选择的任务数γ设置为大于或等于|T|/m的最小整数，集合AT初始化为T；
5)根据任务与第k个无人机的隶属度，将集合AT的任务按降序进行排列；
6)将进行降序排列后的前γ个任务添加到ak，并从AT中删除这前γ个任务；令γ＝min{ceil(|T|/m),|AT|}，k的值加1；其中，ceil()表示返回大于或等于指定表达式的最小整数；|T|、|AT|分别指集合T、AT中元素的个数；
7)判断集合AT是否为空集，若是，则执行步骤8)；否则，返回步骤5)；
8)合并a1,…,ak,…,am，得到任务分配方案A。


3.根据权利要求1所述的多无人机任务调度方法，其特征在于，步骤S2的具体实现过程包括：
I)初始化调度任务集合zk和未调度任务集合uk为空集；
II)对每一个任务的下列指标：任务到基地的距离、时间窗持续时间、任务紧迫程度、任务地理位置以及收益值进行评估，采用公式得到每个任务的得分，得到所有任务的得分情况r；αq是的权重，q＝1,2,…,5,i∈T，表示任务i到基地的距离，表示任务i的时间窗持续时间，表示任务i的紧迫程度，表示任务i的地理位置优势，评估任务i的收益值；gi表示任务i的得分；
III)从r中选择得分最高的任务c；判断得分最高的任务c是否满足无人机任务调度模型约束条件，若满足，则将该任务c加入到调度任务集合zk中；否则，将任务c添加到未调度任务集合uk；
IV)从r中去除任务c；
V)返回步骤III)，直至r为空集，得到更新后的调度任务集合和未调度任务集合；
VI)合并更新后的调度任务集合和未调度任务集合，得到第k个无人机的调度方案sk。


4.根据权利要求1所述的多无人机任务调度方法，其特征在于，步骤S2之后，步骤S3之前，还对第k个无人机的调度方案sk进行优化，具体优化步骤包括：
A)对第k个无人机的调度方案sk采用插入算子进行优化，若找到比调度方案sk更优的方案，则更新任务方案sk，转到步骤C)；否则，转入步骤B)；其中，插入算子是指：选择具有最高收益值的未调度任务，判断任务调度方案中是否存在最早开始时间晚于所选未调度任务的最早开始时间的任务，若有，则将最早开始时间晚于所选未调度任务的最早开始...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍国华，刘欢，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43