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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于杂交‑离散粒子群算法的多无人机协同任务分配方法及系统，建立了多无人机协同任务分配的模型，将无人机执行任务所获得的收益以及执行任务的损失代价作为衡量任务分配方案好坏的两大最主要因素。并进一步考虑了任务执行成功概率，受损概率，任务完成时间，资源损失概率等指标作为多目标任务分配的优化目标函数，实现了这些指标的同时优化。本发明针对多无人机协同任务分配的问题的特点，将粒子群算法离散化，设计了新的编码规则，提高了问题衡量的准确性，另外融入了杂交机制，有效提高了算法的收敛速度和收敛精度。

主权项：1.一种基于杂交-离散粒子群算法的多无人机协同任务分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，根据战场环境信息，建立无人机执行任务过程中的任务分配收益模型；步骤2，根据战场环境信息，建立无人机执行任务过程中的损失代价模型；步骤3，基于步骤1与步骤2所得模型，加入无人机执行任务过程中的约束条件，建立多无人机协同任务分配的整体模型；步骤4，利用杂交-离散粒子群算法对步骤3获得的模型进行求解；步骤1所述根据战场环境信息，建立无人机执行任务过程中的任务分配收益模型，具体包括：记为l类型无人机编队经由路径p执行攻击任务时，对相应子目标的毁伤度；由路径p唯一确定的子目标记为Jp，子目标价值为则该无人机编队的目标价值收益为： 因此，目标价值收益指标即任务分配收益模型为： 式中，L为无人机的数量，P为目标的数量，Prlp由Il型号无人机与Kp型号武器的适用度Kp型号武器对JP子目标的毁伤度共同决定，即Vl为第l架无人机的速度，Vmax为所有速度中的最大值；Na为任务分配中实际参与攻击子目标的无人机编队数目，xlp为无人机的分配方案，为编队的总数目，1NaVmax为归一化因子；步骤2所述根据战场环境信息，建立无人机执行任务过程中的损失代价模型，具体包括：1飞行距离最短指标f2设Dlp为l类型无人机编队选择路径p时飞行的长度，无人机编队的作战半径由行矢量R＝Rl,l＝1,2,...,L给出，飞行距离最短指标的形式化如下公式所示： 式中，为最长路径的长度，λ1和λ2表示两个因素的权重,Rl为无人机的作战半径；2耗弹量成本最小指标f3耗弹量成本最小指标的形式化如下公式所示： 式中，为Kp型号武器的单位造价，3子目标覆盖程度最大指标f4子目标覆盖程度最大指标的形式化如下公式所示：

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