基于适变网络的多无人机集群动态任务调度模型制造技术

本发明专利技术目前的网络架构在无人机任务调度过程中遇到的失效节点，不能实时的动态的提供能力需求，本文针对无人机集群任务调度过程中面临的突发情况问题，提出了面向无人机集群任务的适变式网络架构动态调度模型(DSM‑FNA)，借鉴DARPA的“马赛克战”适变思想，运用超网络的理论方法，结合柔性网络与弹性网络的管理理论对模型进行组织计算，根据任务所需的能力需求，采用线性变换函数对能力值加权并分层，接着提出适变式网络架构动态调度算法(FDSA)，针对失效点设计替补策略，有效的实现能力与任务的动态自适应，最后通过与经典的Max‑Min算法实验对比分析，验证在无人机集群面临突发情况下FDSA算法相比经典的调度算法可以迅速做出动态调整以便快速响应。

【技术实现步骤摘要】
基于适变网络的多无人机集群动态任务调度模型
本专利技术涉及无人机
，具体为基于适变网络的多无人机集群动态任务调度模型。
技术介绍
经济的信息化全球化迅猛发展、无人化智能化作战运用理念的深化，AI/ML技术的飞速进步，无人平台应用在陆、海、空各个领域，无人机集群适变式任务架构的研究已成为研究的热点，但是现有的研究大部分将任务执行过程中某节点或者某一子群出现故障的问题忽略不计，现有无人机集群任务架构研究中大多从宏观的整体考虑，缺乏细节性和真实性，如何考虑在任务执行过程中对突发情况进行临机自主应变，是无人机集群适变式任务架构研究的难点。Keus的Netforce参考模型，她的数学模型结构能较好地描述网络的两个关键特征[1]，在当前的指挥控制C2超网络模型中，网络节点和子网络分别具有不同的功能，对C2网络中的复杂关系进行量化和描述[2]，超网络体系架构建模突出了节点之间交互关系的作用，同时考虑复杂而多变的集群作战环境和具有极大的状态不确定性以及极强的时间约束，是对于敌我双方大规模无人作战活动成功与否的先决条件[3]，一个编队的无人作战可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于适变网络的多无人机集群动态任务调度模型，包括适变式网络架动态调度算法，其特征在于：/n(1)发送任务需求到对应的能力簇，根据任务的需求，利用计算表达式计算综合能力期望，找到对应的能力簇，然后由机器人将任务的信息发送给虚拟任务队列中；/n(2)启动能力替补策略，产生该任务的p

【技术特征摘要】
1.基于适变网络的多无人机集群动态任务调度模型，包括适变式网络架动态调度算法，其特征在于：
(1)发送任务需求到对应的能力簇，根据任务的需求，利用计算表达式计算综合能力期望，找到对应的能力簇，然后由机器人将任务的信息发送给虚拟任务队列中；
(2)启动能力替补策略，产生该任务的pi会作为信号，自动触发替补策略，协同管理的机器人开始等待接收数值；
(3)计算剩余能力和工作负载，判断是否参与替补策略。能力簇中的能力分别可计算出自身的能力剩余值，并按照下列计算表达式，计算出网络架构自身的协同负载，然后到当前能力簇中的虚拟任务队列读取任务的信息，若符合需求，则参与替补，如无法满足，则退出当前层从上层的能力簇中查找；
(4)计算任务的评价值和协同负载值,然后通过信息交互机器人将评价的结果发出；
(5)确定执行任务的目标节点，机器人自动将最大评价值的任务节点的执行点设置为提供最大评价值的能力节点；
(6)执行任务，当替补策略结束也就是替补队员为零时，当前无人机被自动替补，则任务执行，行动结束。


2.基于适变网络的多无人机集群动态任务调度模型，包括适变式网络架构动态调度算法过程，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王维平，段婷，王涛，李小波，黄美根，朱一凡，周鑫，王飞，李童心，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43