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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本发明公开了一种基于自组织映射的多无人水面艇任务分配方法，能够确定哪艘无人水面艇访问水面上的哪些目标点来执行任务和执行任务的先后顺序，在满足无人水面艇处在基站通讯范围之内且无人水面艇在电量耗尽之前回到基站充电的约束的情况下，同时最小化所有无人水面艇的总旅行代价。本发明在传统自组织映射算法基础上引入了神经元环分裂机制，在满足通讯约束和无人水面艇电量约束的条件下有效求解了多无人水面艇任务分配问题，与传统的自组织映射算法相比，在考虑了不一样的约束条件的情况下，仍然能在较短时间内得到较好的多无人水面艇任务分配方案；与传统启发式算法相比，分配结果受问题规模变化影响更小。

主权项：1.一种基于自组织映射的多无人水面艇任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置多无人水面艇任务分配的相关参数；S2、基于多无人水面艇任务分配的相关参数，初始化设置自组织映射算法中的神经元环；S3、从神经元环中决出获胜神经元；S4、根据获胜神经元对神经元环中的神经元进行坐标更新；S5、判断坐标更新后的神经元环长度是否大于无人水面艇的电量上限，若是则进入步骤S6，否则进入步骤S7；S6、基于电量约束对神经元环进行分裂；S7、判断是否达到迭代终止条件，若是则进入步骤S8，否则返回步骤S3进行下一次迭代；S8、输出得到多无人水面艇任务分配方案；所述步骤S1中多无人水面艇任务分配的相关参数包括水面上待访问的目标点集合、基站集合、基站位置集合、无人水面艇位置集合、水面上的所有点集合、无人水面艇的当前耗电量集合、无人水面艇的电量上限L和基站的通讯半径C，每个所述基站对应派出一艘无人水面艇访问水面上的目标点，表示第i个待访问的目标点，，n为待访问的目标点数量，表示第k个基站位置，表示第k个无人水面艇位置，表示第k个无人水面艇的当前耗电量，，m为基站数量；所述步骤S2中以基站为中心点生成m个神经元环，其中表示神经元环集合，对于第k个无人水面艇，其对应的神经元环有个神经元，神经元坐标为，其中表示神经元环中第r个神经元坐标，；所述步骤S3包括以下分步骤：S31、从水面上的所有点集合中随机选取一个点；S32、将基站集合中通讯半径内不包含点的基站筛除，得到筛选后的基站集合；S33、从筛选后的基站集合对应的神经元环集合中的所有神经元中决出获胜神经元： ；其中表示获胜神经元，表示欧氏距离；所述步骤S4中对神经元环中的神经元进行坐标更新的公式为： ； ； ； ； ；其中表示更新后神经元环中第r个神经元坐标，表示学习率，f表示计算获胜神经元影响周围神经元的影响程度的核函数，表示拓扑距离，表示获胜神经元的坐标，表示获胜神经元影响周围神经元程度的第一参数，表示第一参数的衰减系数，表示更新后的学习率，表示更新后的第一参数的衰减系数，a和b均为大于0且小于1的衰减系数；所述步骤S6包括以下分步骤：S61、获取第k个无人水面艇对应的第个神经元环；S62、计算神经元环中离基站最近的神经元坐标并将其作为分裂起点坐标： ；其中表示神经元环中第p个神经元坐标，，表示神经元环中的神经元数量；S63、通过神经元坐标在神经元环中的拓扑位置序号得到分裂终点坐标： ；其中表示向下取整；S64、令分裂终点坐标及其周围的神经元向分裂起点坐标的方向移动： ； ；其中表示移动后神经元环中第p个神经元坐标，表示获胜神经元影响周围神经元程度的第二参数；S65、根据分裂起点坐标和分裂终点坐标将神经元环中的神经元分为两部分： ；其中表示将中的神经元序列根据分裂起点坐标和分裂终点坐标分裂为两个新的神经元序列，表示神经元环分裂出的神经元环，表示神经元环中第p个神经元坐标；所述步骤S8包括以下分步骤：S81、针对所有目标点，计算得到离它们最近的神经元，得到目标点与无人水面艇的分配关系以及分配顺序；S82、针对每个基站，计算得到其对应的每个神经元环中与其最近的神经元；S83、根据与基站最近的神经元得到该基站对应无人水面艇的起点序号以及访问的目标点中对应的神经元序号；S84、根据目标点与无人水面艇的分配关系和分配顺序，以及无人水面艇的起点序号以及访问的目标点中对应的神经元序号，按照神经元环的拓扑顺序即得到目标点的访问顺序，输出得到多无人水面艇任务分配方案。

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