一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法技术

技术编号:40100604 阅读:22 留言:0更新日期:2024-01-23 17:37
本发明专利技术涉及一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,属于无人平台群组构建技术领域,用于实现大规模任务情形下的无人群组构建,将复杂大规模任务分配问题分解为多个简单无人群组构建问题。本发明专利技术首先利用k‑means聚类算法根据任务在实验场景中的位置分布先解决任务分组问题,然后计算任务小组的整体任务需求,即将任务小组中各任务点各维度的需求进行相加得到任务小组的整体需求;然后,参考各任务小组的需求构建无人平台小组,从备选的无人平台中持续选出一个无人平台加入无人平台小组,计算并更新无人平台小组的能力,直到无人平台小组的能力大于任务小组的要求为止,当每个任务小组都有对应可以完成任务的无人平台小组时,无人群组构建完毕。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,属于无人平台群组构建,用于实现大规模任务情形下的无人群组构建,将复杂大规模任务分配问题分解为多个简单无人群组构建问题。


技术介绍

1、随着科技的飞速发展,无人机和无人车的应用也得到了很大的拓展。任务分配是多无人平台执行多任务问题中的关键。在传统的多无人平台多任务分配研究中,综合考虑任务的需求、无人平台的能力以及各种约束条件,进行任务和无人平台间一对一,或者一对多的分配。但是当任务的规模增大时,传统的精确算法会失效,并且由于解空间增大,迭代搜索算法将耗费巨大的时间对解空间进行搜索,因此求解效率慢。此时,应该针对问题特性提取问题中蕴含的知识,在解的初始化阶段或者解空间搜索阶段构造启发式规则,从而提升算法效率。但是,随着任务场景逐渐复杂、任务的数量和要求逐渐增多、无人平台的数量和能力逐渐增多,任务分配问题将会变得非常复杂。所以,根据问题的要求可以先对原有大规模任务的复杂问题进行降维,然后再进行求解。

2、任务分配问题已有多种规划算法,例如粒子群算法、蚁群算法、遗传算法、a*算法等。每个算法有各本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于该方法的步骤包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于:

4.根据权利要求3所述的一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于:

5.根据权利要求4所述的一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于:

6.根据权利要求5所述的一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于:

【技术特征摘要】

1.一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于该方法的步骤包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的一种基于能力匹配聚类算法的无人群组构建方法,其特征在于:

<...

【专利技术属性】
技术研发人员:辛斌张若伟窦丽华张佳王晴陈杰
申请(专利权)人:北京理工大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1