【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及实际高动态博弈场景下无人机群体中多任务分配领域，具体涉及一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法。
技术介绍
1、在实际对抗场景中，侦查、巡逻、补给等辅助任务在完成后能够对一定范围内的其他任务产生有益影响，帮助其他主要和辅助任务完成。辅助任务在帮助完成主要任务的同时，也能协助其他辅助任务的完成，其辅助能力可视为其特性之一。执行辅助任务可以减少其周围其他所有类型任务的执行时间，然而，由于执行辅助任务也需要时间，系统最终评估指标是完成所有主要任务所需的总时间。因此，在选择执行辅助任务时，需要综合考虑能够缩短任务总执行时间的辅助任务。同时，辅助任务不仅影响主要任务，还可能对其他辅助任务产生影响，因此需要考虑辅助任务之间的级联效应。辅助任务的影响范围是一个不确定的属性，可能大小不一，因此，需要结合图神经网络技术，将任务间关系建模为图，并利用图的不确定性来表示辅助任务的不确定性。
2、同时，任务不一定都是预先存在于环境中的，可能会周期性到来，并具有一定的截止时间，这些任务一般都具有固定的周期，并且下一个周期的任...
【技术保护点】
1.一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法，其特征是：无人机群体在高动态博弈场景下的任务由主要任务与辅助任务组成，辅助任务在截止时间前完成可加速其他任务的完成，具体步骤如下：首先进行任务时间编码处理，在考虑任务的截止时间和不确定辅助关系时，为每个任务计算出新的特征向量表示；然后进行任务截止优先级计算，根据任务的截止时间来修正智能体对任务的注意力优先级；最终根据这个优先级，使用多智能体决策算法为每个智能体计算出任务分配策略。
2.根据权利要求1所述的一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法，其特征是：高动态博弈场景下的任务集合由主要任务...
【技术特征摘要】
1.一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法，其特征是：无人机群体在高动态博弈场景下的任务由主要任务与辅助任务组成，辅助任务在截止时间前完成可加速其他任务的完成，具体步骤如下：首先进行任务时间编码处理，在考虑任务的截止时间和不确定辅助关系时，为每个任务计算出新的特征向量表示；然后进行任务截止优先级计算，根据任务的截止时间来修正智能体对任务的注意力优先级；最终根据这个优先级，使用多智能体决策算法为每个智能体计算出任务分配策略。
2.根据权利要求1所述的一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法，其特征是：高动态博弈场景下的任务集合由主要任务集合与辅助任务集合组成，每个主要任务用任务类型、任务所在位置、任务大小、任务的到达时间和任务的截止时间表示；每个辅助任务额外使用辅助范围和辅助系数表示。
3.根据权利要求1所述的一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法，其特征是：高动态博弈场景中的任务分批次到来，并且每过一段时间，当前批次的任务都会消失，下一个批次的任务就会到来。
4.根据权利要求1所述的一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法，其特征是：所述方法包括：任务时间编码阶段，系统考虑任务的不确定特征和任务间的不确定辅助关系，为每个任务得到新的特征向量；任务截止优先级阶段，通过综合考虑智能体的不确定性特征和它们在执行各项任务时的关注程度，并考虑任务的到达截止时间特性，确定智能体对任务的分配优先级，并生成智能体的新特征向量；多智能体系统决策学习阶段，根据智能体对于任务的注意力权重，筛选出高优先级任务进行观测学习，设定智能体状态观测空间，并设计适用于截止时间特性奖励函数，应用于多智能体强化学习算法中帮助学习并指导智能体决策。
5.根据权利要求4所述的一种针对无人机群体中辅助任务截止时间的任务分配方法，其特征是：任务时间编码阶段包括：任务特征嵌入、计算任务之间的注意力分数、计算截止时间注意力偏置并修正注意力分数、使用新注意力分数来更新任务...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋嶷川，刘越，陈文博，姜元爽，李攀，狄凯，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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