异构资源类型下多无人机任务分配.pdf
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1、第 卷 第 期国防科技大学学报 年 月 :异构资源类型下多无人机任务分配赵晓林,魏兆恬,赵博欣,纪良杰,(空军工程大学 装备管理与无人机工程学院,陕西 西安 ;空军工程大学 研究生院,陕西 西安 )摘要:针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(,)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用 聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的 求解所建立的任务分配模型,通过
2、对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。关键词:多无人机;任务分配;异构资源类型;聚类分析;基于共识的捆绑算法中图分类号:;文献标志码:文章编号:(),(,;,):(),:;随着人工智能等技术的快速发展,无人机的自主性不断提高。相比于有人机,在遂行某些特定任务时无人机具有成本低、伤亡风险小等优点,在军 事、民 用、工 业 等 领 域 得 到 了 广 泛 的 应用 。相比于单架无人机遂行任务,多无人机协同具有效率更高、鲁棒性更强。其中,合理的任务分配是发挥多无人机协同作战效能的重要基础,也是充分发挥多无人机系统作战优势的关键 。多无人机协同任务分配问题(,)已成为目前无人机群式作战研究的重点问题
3、 。问题是指在考虑任务执行顺序、时间、环境威胁以及无人机自身物理条件等因素的情况下,将任务区内各目标所包含的任务分配给无人机,使多无人机执行任务的综合收益最大化。因此该问题属于典型的非确定性多项式难题(,),解决此类问题主要包括模型的建立与求解两部分。针对 问题的建模方法,常见的包括多旅行商问题(,)模型 、车 辆 路 径 问 题(,)模型 以及定向问题(,)模型 等。基于上述基本的任务分配模型,学者们还提出了一些扩展模型。其中,文献 针对大规模无人机集群的任务分配问题,提出了一种基于特征权重聚类的任务分配模型,减少了无人机之间的通信次数,提高了任务分配的效率。文献 针对多个异构目标中侦察任务
4、的分配收稿日期:基金项目:陕西省自然科学基础研究计划资助项目()作者简介:赵晓林(),男,山东东明人,副教授,博士,硕士生导师,:;魏兆恬(通信作者),男,辽宁锦州人,博士研究生,:第 期赵晓林,等:异构资源类型下多无人机任务分配问题,建立了扩展的多仓库多旅行商问题(,)模型。问题的求解方法,主要包括集中式和分布式两种。其中集中式算法 中应用较多的是群智能算法 ,如蚁群算法 、粒子群算法 、狼群算法 等。文献 针对多无人机动态侦察资源分配问题提出了一种改进的人工蚁群算法(,)。文献 改进了粒子群算法,利用 编码的编码方式,针对粒子不规范的问题设计了一种修正方法。文献 将战场中的复杂任务分成侦察
5、、攻击和评估三个子任务,通过自适应机制,提出了一种基于增强随机分形搜索的混沌狼群算法,改进后的算法具有更好的收敛精度和鲁棒性。分布式任务分配问题的求解一般采用基于市场机制拍卖的方法,其中应用较为广泛的是合同网算法 。算法的基本过程包括任务发布、投标、中标和任务执行。在信息处理过程中每个 是独立进行的,之间又通过一定的通信方式进行联系。关于此类算法的演化算法,等 提出了一种基于共识的拍卖算法(,)并进一步扩展为基于共识的捆绑算法(,)。文献 将多无人机协同完成的任务转化为多个子任务,并改进了 的通信方式,采用异步通信的方法来减少无人机间的通信时间,降低了算法的计算复杂度,满足了对于动态任务实时性
6、的要求。文献 将避障约束引入 中,并针对动态感知的不确定性,基于感知噪声进行目标定位,解决了目标态势感知不确定性带来的无人机飞行路径混乱的问题。文献 针对突发新任务下的多无人机动态实时任务分配问题,设计了基于共识的联盟算法(,),并提出了三种针对动态任务的分配策略,改进后的算法能够对新增任务进行实时响应。文献 通过改进的 解决了具有复杂时间约束的任务分配问题。针对在任务分配过程中产生的任务冲突问题,将中标者和中标代理组合成矩阵,并设计了一种新的冲突消解规则,改进后的算法成功得到了无冲突的任务分配方案。以上学者对 进行了相应的改进,在解决不同战场下的多无人机任务分配问题上得到了广泛的应用。但是现
7、有的对于 的研究没有考虑多无人机所携带的异构类型资源与目标所需资源的平衡问题,导致求解时存在通信时间长、鲁棒性差等问题。针对上述研究的不足,本文首先根据完成任务所需要的异构资源,基于无人机携带的不同任务资源对多无人机进行聚类。聚类后,利用改进的 进行侦察、打击任务的任务分配。这种方法使多无人机在冲突消解过程中只需和类簇中的部分无人机进行通信交流,大大减少了通信次数和计算时间。当有新任务插入时,只需更改部分无人机类簇内的任务序列就能够实现对任务分配方案的调整,提高了任务分配效率。问题描述和数学模型 问题描述以兰德公司发布的 在对抗环境中运用低成本可消耗无人机 研究报告为背景。设定异构多无人机执行
8、对地面目标的侦察和打击任务,在任务区内的异构无人机有侦察型无人机和察打一体型无人机。无人机首先通过侦察发现任务区域内的地面目标,然后通过无人机间的信息交互系统将新目标的信息传递给具有攻击能力的无人机。由于击毁目标可能需要不同类型的武器资源,因此攻击任务可能需要多架无人机来完成,并将攻击任务分为单攻击任务和多攻击任务。当任务区的所有任务均被发现并摧毁时,任务结束。为了简化问题,做出如下假设:)任务分配的过程中,无人机之间的通信拓扑保持不变;)不考虑无人机的起飞和降落过程;)忽略地面目标对多无人机带来的对抗性威胁。模型建立 无人机模型假设无人机系统中有 架无人机,表示为 ,。每个控制平台 所控制的
9、无人机可覆盖半径为,覆盖密度为。则可覆盖的无人机数量可以表示为:()系统中的无人机总数可表示为:()每架察打一体型无人机还携带有不同类型和数量的武器资源。设定无人机 所携带的武器资源表示为 ,其中:(,国 防 科 技 大 学 学 报第 卷,),表示无人机 所携带的第 种武器资源的数量。假设无人机在等高的二维平面上飞行,将其运动学模型表示为:()其中,(,)为无人机 的坐标,为无人机 的航向角,、分别代表转弯率和速度。目标模型设定任务区域中共有目标 个,记为 ,。摧毁目标 所需的武器资源种类和数量表示为 ,式中:(,),表示摧毁目标 所需要的第 种武器资源的数量。为了使无人机能够对目标进行充分的
10、打击,与 的关系应满足为:(,)()式中,为二元决策变量,当 ,时,表示第 种类型的武器资源用来打击目标,否则 ,。根据目标需求资源和无人机所携带资源可建立矩阵 。其中,具备攻击 的武器资源 不具备攻击 的武器资源()任务收益模型多无人机在侦察到地面目标并对其进行打击的过程中会获得一定的收益,同时任务收益也会因为无人机的飞行距离、任务执行时间窗的条件而折损。定义 表示无人机 所分配到的目标任务序列集合。例如,通过分配由无人机 来执行任务,则 ,。)任务奖励。任务的初始价值记为 ,假设无人机 攻击目标的损伤概率为 ,则攻击目标 所获得的初始奖励可记为:()在保证任务收益最大化的同时还需要使完成任
11、务的总时间尽可能短。设定目标 的任务时间窗为 ,。其中,为侦察或者打击任务开始时间,为侦察或者打击任务结束时间。无人机 到达任务区中序列 的时间记为 。结合式(),任务收益可表示为:()()()式中:表示由于任务执行时间而产生收益衰减的比例系数,越大,任务收益随时间衰减得越快;()表示开始执行任务的时间,当 ()时,表示无人机 错过了执行任务的时间,则任务收益 ()。)航程代价。无人机在执行任务过程中会因为飞行距离而产生航程代价。由于无人机在飞往目标的过程需要避开障碍物,所以用曼哈顿距离来计算无人机的航程值。设定无人机 的初始位置为(,),目标 位置为(,),则二者的曼哈顿距离可表示为:,()
12、无人机 与目标 的航程代价由两部分距离表示,一部分即为 从初始位置前往初始目标点的航程距离,另一部分为无人机 按顺序执行到目标 的航程距离,即:,()综合式()(),任务收益函数可表示为:()()()其中,、分别为任务收益和航程代价所占的比重系数,可根据战场信息由指挥员进行调整。目标函数和约束条件通过上述分析,本文的目标函数可表示为:()()此外,需要考虑的约束有:)无人机能力的约束。每架无人机执行打击任务的数量不能够超过所能执行的最大任务数。,()其中:为二元决策变量,表示无人机 是否执行任务;表示无人机 所能执行的最大任务数。)无人机携带的武器资源约束。每架察打一体型无人机所携带的武器资源
13、应满足可以执行完其任务序列中的所有攻击任务。()()其中,()表示无人机 攻击完任务序列 中所有任务消耗的武器资源。)燃料资源约束。无人机所携带的燃料资源是有限的,这里用无人执行总任务的最大飞行距离来表示无人机的燃料资源约束。(),()其中,为环境威胁影响因子,为无人机的实际飞行距离,()表示无人机 的最大飞行距离。第 期赵晓林,等:异构资源类型下多无人机任务分配)任务时间窗约束。攻击任务需要在一定的时间窗口内进行,否则会导致任务丢失。用()来表示无人机 开始执行任务的时间,则有()(,)()()综上所述,本文的目标函数为式(),约束条件为式()()。多无人机聚类在进行任务分配前,先采用 聚类
14、分析方法对多无人机进行聚类,来缩短任务分配的计算时间,提高分配效率。聚类过程聚类分析是根据样本之间存在的相似性和差异性,以及样本之间相似程度的统计量,将样本分成不同子集的过程。假定样本空间中共有 个样本,记为 ,;共有 个类簇中心,记为 ,。通过计算样本中各点到类簇中心的距离,使每个样本 选择与其距离最近的类簇。最终将样本聚为 个类簇,使聚类结果的损失函数达到最小值。其中损失函数可表示为:()式中,为各个样本距离各类簇中心 的误差之和,为各个样本点,为类簇 的中心点。为 和 之间的 阶度量,本文取 。聚类分析方法是以类簇中位于最中心的对象作为参考点,在处理有噪声的数据方面具有明显的优势,并且对
15、样本数据的要求较低,计算复杂度低、效率较高。基本流程如下:初始化样本点 ,随机选择 个样本点作为初始类簇中心点。:按照 的原则,将每个样本点分配到距离最近的类簇中。:将数据集中的每个样本点 ,分别替换其所在的类簇中心点并计算目标函数值,将 值最小的 点更新为新的类簇中心。:通过对 和 不断迭代得到个类簇和相应的类簇中心点。基于携带资源平衡的无人机聚类每个无人机类簇 携带的任务资源可表示为 ,。这里,用类簇中各任务资源的标准差来平衡任务资源:(珋)槡()其中珋 ()因此,基于资源平衡的多无人机分类的目标函数可表示为:()其中,、分别代表无人机携带资源与距离在聚类的过程中所占的权重系数,且 。本文
16、为了权衡二者之间的关系,取 。基于改进 的任务分配利用上一节所介绍的聚类分析方法,将无人机划 分 为 类,在 每 个 类 簇 中,。基于改进的 进行任务分配,算法的改进如下:在满足任务对不同资源要求的情况下,使任务按照严格的时间窗约束下进行;在算法的冲突消解阶段,对来自其他类簇的无人机进行分析,进而得到最优的任务分配方案。介绍 是由基于共识的拍卖算法所演化出来的一种算法。算法的主要过程包括以下两个阶段:任务包构建阶段和冲突消解阶段。在任务包构建阶段,每个 以使其任务收益的增量达到最大为原则向任务包中添加任务,直到达到任务包的上限。冲突消解阶段是指各 之间通过一定的方式进行交流,并相互交换获胜任
17、务列表中的一些信息,根据一定的规则将信息进行更新,最终得到无冲突的任务分配方案。在 中,每个 都有特定的信息,用如下的符号来表示:)任务包集。,表示无人机 分配得到的所有任务的集合。如果无人机 没有得到任何任务,则 。)任务路径集。,表示无人机 要执行的所有任务的列表,并按照任务执行的先后进行了排序。)最高出价者的集合。,其中 ,表示任务包 中对任务 出价最高的无人机。若任务没有无人机进行竞标,则 。)最高出价的集合。,国 防 科 技 大 学 学 报第 卷,其中 ,表示无人机 对于任务 的最高出价。如果没有出价,则 ,。)时间戳。,其中,表示无人机 通过通信网络与无人机 最后一次接收信息的时间
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- 资源类型 无人机 任务 分配
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