一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，包括：步骤一：根据设定的仿真战场环境，进行任务集分解；步骤二：建立无人机任务分配的目标函数；步骤三：根据场景设定，对无人机序列编号与目标序列标号进行编码；步骤四：初始化狼群捕猎空间；步骤五：探狼游走；步骤六：头狼召唤；步骤七：终止条件判断；步骤八：狼群更新；步骤九：任务重分配判断，即判断当前无人机数量较上一次迭代是否改变，若改变，则回到步骤三；否则，结束循环，则输出本次迭代头狼的位置及对应的目标函数值。本发明专利技术实现了对狼群算法的随机性进行智能化约束与控制，保证高效智能解决多无人机协同多目标任务分配问题。任务分配问题。任务分配问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法


[0001]本专利技术涉及一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，属于无人机智能决策

。

技术介绍

[0002]无人机集群之间各单位协同作战，任务分配是一个重要问题，其目的是实现无人机的自主控制，以充分发挥有限的作战资源的效能
。
但是，由于无人机集群协同作战环境的复杂性和时间的紧迫性，许多因素制约着任务分配，需要在考虑无人机作战性能和战场环境的基础上，在合理的时间内得出任务分配的详细计划，完成作战目标
。
[0003]狼群算法
WPA
采用了基于人工狼的自下而上的设计方法和基于任务分工的协作式搜索路径结构
。
狼群中的每只狼可以敏锐地嗅到猎物的气味，搜索周围环境的信息，并将其与其他个体狼交换分享，最终基于自己的基本职能做出智能决策，完成狩猎
。
[0004]随着现在战争规模愈发庞大，无人机可执行的任务种类也愈发的多样化，制约因素层次不穷，当前的任务规划算法存在执行速率低，复杂动态环境下不能够及时响应，模型不能随着环境的改变做出调整
。

技术实现思路

[0005]本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，对狼群算法的随机性进行智能化约束与控制，保证高效智能解决多无人机协同多目标任务分配问题
。
[0006]本专利技术解决技术的方案是：
[0007]一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，包括：
[0008]步骤一：根据设定的仿真战场环境，进行任务集分解；
[0009]步骤二：结合仿真战场环境
、
无人机自身参数
、
类别及任务集分解后的任务类型作为约束条件，建立无人机任务分配的目标函数；
[0010]步骤三：根据场景设定，对无人机序列编号与目标序列标号进行编码；
[0011]步骤四：初始化狼群捕猎空间，将任务分配方案的搜索空间抽象为
MN
的欧式空间，并对
MN
的欧式空间进行初始化；
[0012]步骤五：探狼游走：对于探狼
i
的当前位置计算目标函数值如果
J
lead
为头狼的目标函数值，则该探狼成为新的头狼；如果则探狼将根据设计的多策略游走规则执行
h
次游走算子，每次步长为
step1
，直至或达到游走次数上限；
[0013]步骤六：头狼召唤，头狼通过发起召唤吸引猛狼的注意并让它们靠近；当猛狼与头狼之间的距离缩小时，猛狼会采取一定步长的搜索来寻找猎物；头狼使用召唤算子让猛狼
向其所在位置
Xlead
靠近，其中猛狼
j
的位置和奔袭步长
step2通过自适应调整确定；如果在奔袭的过程中，某只猛狼的目标函数值不小于头狼所在位置的目标函数值，即那么该猛狼将成为新的头狼；反之，该猛狼将继续响应头狼的召唤并执行召唤算子，直到成功围捕猎物；
[0014]步骤七：终止条件判断，判断是否达到终止条件，即判断迭代次数是否达到预设值，若达到预设值，进入步骤九，否则进入步骤八进行狼群更新；
[0015]步骤八：狼群更新，每次狼群行动后，淘汰一定数量目标适应度值差的人工狼，并随机生成相同数量的人工狼，并回到步骤五；
[0016]步骤九：任务重分配判断，即判断当前无人机数量较上一次迭代是否改变，若改变，则回到步骤三；否则，结束循环，则输出本次迭代头狼的位置及对应的目标函数值
。
[0017]进一步的，步骤一中，在任务分配模型建立前，对下发的作战任务集进行分解，将任务集合分解为适合单架无人机完成的子任务，根据多无人机协同作战的战场环境特点，将无人机的作战任务分解为侦察
、
巡航两类
。
[0018]进一步的，步骤二中，无人机任务分配的目标函数为：
[0019]J
＝
c
*
J1+J2[0020]其中
C
为惩罚因子，
J1为任务执行完成度，
J2为总航程指标
。
[0021]进一步的，假定经过任务分配后，每架无人机分配到的任务数量为则：
[0022][0023]其中，
J1
为任务执行完成度，为总的任务数量，
N
U
为无人机的个数
。
[0024]进一步的，总航程指标
[0025][0026]其中，
X
iju
为决策变量，
N
U
为无人机个数，为目标个数，
d
iju
为无人机
u
从任务
i
转移到任务
j
所要飞行的航程代价
。
[0027]进一步的，步骤三中，根据场景设定，对无人机序列编号与目标序列标号进行编码，在多无人机协同动态任务分配中，搜寻最优解进而搜寻最优的任务目标集合，一个无人机序号在计算时，可匹配多个目标的序号，当无人机跟踪某个目标时，达到目标最优，则该无人机序号下只保留该目标的序号，表示将对应编号的目标分配给相应编号的无人机
。
[0028]进一步的，步骤四中，将狼群捕猎空间，即任务分配方案的搜索空间抽象为
MN
的欧式空间进行初始化，其中
M
为人工狼群初始化后的人工狼总数，
N
为我方无人机序列与目标无人机序列的编码长度，以人工狼
i
的位置表示任务分配方案，元素
x
ij
表示第
i
个人工狼第
j
位编码的值，当
x
ij
＝
k
表示将目标
k
纳入无人机
j
的任务集合，人工狼通过目标函数值调整位置，进行寻优，选择当前具有最高目标函数值的人工狼作为头狼，头狼位置记为
X
lead
，除头
狼外，最佳的人工狼视为探狼，计算头狼位置的目标函数值
J
lead。
[0029]进一步的，步骤五中，探狼游走规则包括：
[0030]规则一：基于个体知识的探狼游走规则
[0031]第
d
个搜索空间内探狼第
i
个游走位置
v
i
，
d
为：
[0032]v
i
，
d
＝
x
i
，
d
+rand(1
，
‑
1)
·
(x
i
，
d
‑
x
k
，
d
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，其特征在于，包括：步骤一：根据设定的仿真战场环境，进行任务集分解；步骤二：结合仿真战场环境
、
无人机自身参数
、
类别及任务集分解后的任务类型作为约束条件，建立无人机任务分配的目标函数；步骤三：根据场景设定，对无人机序列编号与目标序列标号进行编码；步骤四：初始化狼群捕猎空间，将任务分配方案的搜索空间抽象为
MN
的欧式空间，并对
MN
的欧式空间进行初始化；步骤五：探狼游走：对于探狼
i
的当前位置计算目标函数值如果
J
lead
为头狼的目标函数值，则该探狼成为新的头狼；如果则探狼将根据设计的多策略游走规则执行
h
次游走算子，每次步长为
step1，直至或达到游走次数上限；步骤六：头狼召唤，头狼通过发起召唤吸引猛狼的注意并让它们靠近；当猛狼与头狼之间的距离缩小时，猛狼会采取一定步长的搜索来寻找猎物；头狼使用召唤算子让猛狼向其所在位置
X
lead
靠近，其中猛狼
j
的位置和奔袭步长
step2通过自适应调整确定；如果在奔袭的过程中，某只猛狼的目标函数值不小于头狼所在位置的目标函数值，即那么该猛狼将成为新的头狼；反之，该猛狼将继续响应头狼的召唤并执行召唤算子，直到成功围捕猎物；步骤七：终止条件判断，判断是否达到终止条件，即判断迭代次数是否达到预设值，若达到预设值，进入步骤九，否则进入步骤八进行狼群更新；步骤八：狼群更新，每次狼群行动后，淘汰一定数量目标适应度值差的人工狼，并随机生成相同数量的人工狼，并回到步骤五；步骤九：任务重分配判断，即判断当前无人机数量较上一次迭代是否改变，若改变，则回到步骤三；否则，结束循环，则输出本次迭代头狼的位置及对应的目标函数值
。2.
根据权利要求1所述的一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，其特征在于，步骤一中，在任务分配模型建立前，对下发的作战任务集进行分解，将任务集合分解为适合单架无人机完成的子任务，根据多无人机协同作战的战场环境特点，将无人机的作战任务分解为侦察
、
巡航两类
。3.
根据权利要求1所述的一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，其特征在于，步骤二中，无人机任务分配的目标函数为：
J
＝
c
*
J1+J2其中
c
为惩罚因子，
J1为任务执行完成度，
J2为总航程指标
。4.
根据权利要求3所述的一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，其特征在于，假定经过任务分配后，每架无人机分配到的任务数量为则：
其中，
J1
为任务执行完成度，
N
T
为总的任务数量，
N
U
为无人机的个数
。5.
根据权利要求3所述的一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，其特征在于，总航程指标其中，
X
iju
为决策变量，
N
U
为无人机个数，
N
T
为目标个数，
d
iju
为无人机
u
从任务
i
转移到任务
j
所要飞行的航程代价
。6.
根据权利要求1所述的一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，其特征在于，步骤三中，根据场景设定，对无人机序列编号与目标序列标号进行编码，在多无人机协同动态任务分配中，搜寻最优解进而搜寻最优的任务目标集合，一个无人机序号在计算时，可匹配多个目标的序号，当无人机跟踪某个目标时，达到目标最优，则该无人机序号下只保留该目标的序号，表示将对应编号的目标分配给相应编号的无人机
。7.
根据权利要求1所述的一种基于改进狼群算法的无人机集群动态任务分配方法，其特征在于，步骤四中，将狼群捕猎空间，即任务分配方案的搜索空间抽象为
MN
的欧式空间进行初始化，其中
M
为人工狼群初始化后的人工狼总数，
N
为我方无人机序列与目标无人机序列的编码长度，以人工狼
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：王国梁，赵滟，靳捷，杨怡欣，张琪，杨卓鹏，李石，赵颖，许彦卿，殷浚喆，王文跃，代波，
申请(专利权)人：中国航天系统科学与工程研究院，
类型：发明
国别省市：