【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及系统任务分配算法领域，特别是基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法。
技术介绍
1、随着科学技术的蓬勃发展与社会变革的深入推进,人类社会正面临着越来越多的高维度、动态变化且存在非确定性的复杂决策与优化问题，比如多无人艇的协同任务分配问题，该问题可以简化为tsp问题，这一类问题都是np-hard，当问题规模较小时，可以利用传统的数学优化方法，但随着问题规模的增加，数学优化方法难以在有限的时间内得到较优解，可行性较低。近年来,一些仿生启发式优化算法与元启发式优化算法凭借其可模拟生物群体智能的独特思想与灵活性,在处理这类难以建立精确模型与多变环境下的复杂动态优化问题上展现出巨大的应用潜力。这些算法往往通过构建一组种群个体协同求解,模拟生物群体中的个体间协作、群体间竞争与自组织等行为,实现高效的并行搜索与分布式决策,以求出全局优化的解。从经典的粒子群优化算法到蚁群算法、人工鱼群算法等,这类仿生计算方法在一系列实际的工程与科研领域中已经展现出较为出色的优化效果。但是，随着优化问题的规模不断扩大，这些传统的启发式算法都存在容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，解决了不能够保证在较短的时间完成多无人系统的任务分配工作，并无法保证该可行解的能源损耗较低的问题。
2、基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：确定任务场景
4、步骤s2：根据确定的优化目标，提出基于牧羊犬的放牧算法。
5、优选地，步骤s1包括以下子步骤：
6、子步骤s11：根据任务场景建模；
7、子步骤s12：确定优化目标，所述优化目标fitness的表达式为：
8、fitness＝disall+ω*(dismax-dismin)
9、
10、
11、
12、其中，distancei为第i个无人系统的路径之和，dismax表示所有无人系统的路径中最长的路径长度，dismin表示所有无人系统的路径中最短的路径长度，nu为无人系统的数量。
13、优选地，步骤s2的基于牧羊犬的放牧算法包括以下子步骤：
14、子步骤s21：确定羊群和牧羊犬的数量、算法最大迭代次数itermax；
15、子步骤s22：当算法的当前迭代次数iter介于时，算法处于探索阶段；
16、子步骤s23：当算法的当前迭代次数iter介于时，算法处于放牧阶段；
17、子步骤s24：当算法的当前迭代次数iter介于时，算法处于搜索阶段；
18、子步骤s25：当算法的当前迭代次数iter介于其他时，处于自适应移动策略。
19、优选地，子步骤s25的自适应移动策略包括以下子步骤：
20、子步骤s251：确定移动方向；
21、子步骤s252：采用非贪心策略，根据自身最优解未更新的次数以及周边牧羊犬的数量进行判断，从而决定是否更新自身的位置；
22、子步骤s253：根据更新自身的位置，确定自适应步长更新。
23、本专利技术基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法的有益效果如下：
24、本专利技术能够保证在较短的时间完成多无人系统的任务分配工作，并保证该可行解的能源损耗较低。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，其特征在于，所述步骤S2的基于牧羊犬的放牧算法包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，其特征在于，所述子步骤S25的自适应移动策略包括以下子步骤：
【技术特征摘要】
1.基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于牧羊犬放牧算法的多无人系统任务分配方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的基于牧羊...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海波，廖扬，史长亭，沈晶，叶豪威，孙玉萱，廖煜雷，王博，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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