基于改进狼群算法的无人机任务分配方法组成比例

本发明专利技术公开的一种基于改进狼群算法的无人机任务分配方法，建立无人机任务分配模型，对狼群算法进行改进，通过调整自适应步长和采用基于饥饿值的狼群更新策略，求出最优任务分配方案。改进后的算法将原有狼群算法中探狼的漫无目的搜索，改进为具有引导信息的有目的搜索，简化了寻优过程，加快了寻优效率。应用于无人机协同任务分配中将具有较好的收敛性、快速性和全局搜索能力，适用于不同规模的任务分配等组合优化问题。等组合优化问题。等组合优化问题。

【技术实现步骤摘要】
基于改进狼群算法的无人机任务分配方法


[0001]本专利技术涉及无人机智能决策
，特别是涉及基于改进狼群算法的无人机任务分配方法。

技术介绍

[0002]近年来，无人机以其成本低、人员零伤亡、反应灵活等优势逐渐在战场上发挥了越来越重要的作用。作为多无人机协同的典型作战样式之一，无人机协同作战将成为改变战场游戏规则的颠覆性力量并受到了国内外广大学者的关注与研究，其中，任务分配无人机协同作战的关键问题之一，是实现无人机自主控制的重要阶段，旨在让有限的作战资源发挥最大的作战效能。由于无人机协同作战环境的复杂性和时间的紧迫性，任务分配问题涉及诸多制约因素，需在综合考虑无人机作战性能和战场环境的基础上，在合理的可用时间内获得任务分配的详细计划，为指控活动提供决策依据。
[0003]在自然界中存在许多群居性的动物，其中狼就是一个具有代表性的种群群体。在狼群社会中，每一只狼都有各自的分工，既可以独立承担自身的工作内容，又可以群体中其他狼进行团队协作，从而促使整个狼群不断向前的发展。在狼群种群中，根据每只狼工作性质的不同可以分为头狼、探狼和猛狼三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进狼群算法的无人机任务分配方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、结合实际战场环境、无人机自身参数及类别作为约束条件，建立无人机任务分配的目标函数；步骤2、根据无人机数量U和目标数量T确定人工狼编码长度L，将人工狼长度设置为无人机数量L＝U，根据步骤1中的约束条件，建立无人机任务分配问题模型；步骤3、对狼群算法进行改进，通过调整自适应步长和采用基于饥饿值的狼群更新策略，迭代得到最优头狼位置，即最优解；步骤4、根据最优解进行无人机任务分配。2.根据权利要求1所述基于改进狼群算法的无人机任务分配方法，其特征在于，步骤1中，约束条件具体包括飞行距离约束、飞行时间约束和无人机功能约束。3.根据权利要求1所述基于改进狼群算法的无人机任务分配方法，其特征在于，步骤1中，无人机任务分配的目标函数是：F(x)＝w1α1C
d
+w2α2C
t
+w3α3C
threat
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中，C
d
表示航程代价、C
t
表示总时间代价，C
threat
表示威胁代价，w1、w2、w3为各项代价的权值系数，其中，w1+w2+w3＝1，且w1、w2、w3的取值范围均为[0,1]；α1、α2和α3是各项代价的比例因子。4.根据权利要求1所述基于改进狼群算法的无人机任务分配方法，其特征在于，步骤3中，自适应步长表示为：step＝rand
·
norm(x(i,:)
‑
X
lead
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)公式(12)中rand代表[0,1]间的随机数，x(i,:)表示除头狼之外的第i只人工狼的位置，X
lead
表示头狼当前的位置。5.根据权利要求1所述基于改进狼群算法的无人机任务分配方法，其特征在于，步骤3中，对狼群算法进行改进，通过调整自适应步长和采用基于饥饿值的狼群更新策略，求出最优任务分配方案，具体包括如下步骤：步骤3.1依据目标函数值的大小角逐出人工头狼；步骤3.2，除头狼之外目标函数值最佳的R匹人工狼视为探狼，R的取值为[N/(2β),N/β]之间的随机整数，N为人工狼的总数，β示狼群的整体更新比例因子；探狼i获得的目标函数值为Y
i
，若Y
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶辛宁，雷仲魁，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：