基于改进粒子群算法的多无人机任务分配研究

任务分配问题是多无人机协同控制的关键技术之一.在深入分析多无人机任务分配问题特点的基础上,对现有模型进行了扩展,建立了多无人机协同任务分配的混合移数线性规划(MILP)模型.对现有粒子群算法进行了改进,提出一种具有较强全局搜索能力的多子群多阶段粒子群算法,开展了粒子群算法在多无人机协同任务分配问题中的应用研究,主要针对粒子群算法的编码策略、约束处理、算子选取、参数设置等方面进行相应的调整和改进.最后对算法进行了仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于改进合同网算法的多无人机任务分配

传统合同网算法在任务分配过程中存在任务分配不合理,不能有效利用资源的问题;其在进行任务分配时,不能按照任务需求进行任务分配,任务分配效率低下。针对以上问题,文中提出一种基于改进合同网算法的多无人机任务分配方法。该方法通过优化每架无人机的负载平衡,并结合时间和协作要求,解决任务分配不合理的问题,提高任务的分配和执行效率。     

基于粒子群算法的多无人机任务分配方法

作为多无人机系统应用的一项关键技术,任务分配是一个多维互异离散变量的优化问题.采用混合整数线性规划方法构造优化函数,并利用群智算法中的粒子群算法来求最优解,这样可以解决多无人机的任务分配问题.针对互异性要求进行必要的算法改进.数值仿真实验表明,该粒子群算法可以迅速找到优化函数的最优解,从而高效地实现多无人机的任务分配.     

基于改进鱼群算法的多无人机任务分配研究

多无人机协同任务分配问题是多无人机协同控制的关键,为解决单目标函数构建的任务分配模型不能满足决策者对战场环境大量信息的需求,以最大航程和最长任务执行时间作为多无人机任务分配的两个目标函数,依据多目标优化理论,建立了协同任务分配多目标优化模型.并采用了一种借鉴遗传算法中的变异思想的改进鱼群算法进行求解,得到多无人机任务分配的多目标最优解集,然后根据决策者的偏好选择最佳任务分配方案.最后将上述算法应用于多无人机协同任务分配中并进行了仿真,仿真结果验证了改进鱼群算法的收敛性及有效性,为多无人机协同任务分配优化提供了参考依据.     

改进PSO算法在多无人机协同任务分配中的应用

针对多无人机协同任务分配越来越复杂的问题,采用一种改进的阶层分级粒子群优化算法（HGIWPSO）获得最优分配方案。首先,根据粒子适应度值将种群动态划分为三个不同阶层,依据不同阶层粒子特性选择合适的学习模型,并引入独立权重思想调节惯性权重大小,平衡算法全局与局部搜索能力,提高算法性能;然后,建立协同多任务分配问题模型,采用多余负载竞拍方案减少非法劣解,通过实数编码建立粒子和实际分配方案之间的映射关系,解决实际分配问题。实验结果表明,该算法能够有效解决复杂约束条件下多无人机协同任务分配问题,得到最优分配序列,具有一定的理论以及实际意义。     

多UCAV任务分配的混合遗传算法与约束处理

针对多UCAV协同作战任务分配问题,建立了多目标整数规划模型,提出了基于整数编码的混合遗传算法．将约束分为全局约束和局部约束,根据局部约束将决策变量分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量进行编码,减少了染色体变化要素．设计了交叉算子和变异算子,以提高个体的约束满足率．以UCAV的SEAD任务为想定进行仿真,实验结果表明,该混合遗传算法可有效解决大规模整数规划问题,在求解效率和约束满足率上比标准遗传算法有显著提高．     

基于改进麻雀搜索算法的多无人机任务分配

针对异构多无人机任务分配不合理、速度慢的问题,在经典麻雀搜索算法的基础上引入Logistics混沌初始化,并利用Pareto最优解求解多目标优化问题,加快算法前期的求解速度并避免算法陷入局部最优。利用多种算法研究同一场景下的无人机完成目标任务,通过改变其数量并进行任务分配,使用改进麻雀搜索对算法结果进行对比,结果表明改进麻雀搜索算法在解决多无人机任务分配时的速度和精度都有明显提高。     

基于动态能耗的多无人机协同任务分配

针对多无人机物流配送存在的空载率高、能源利用效率低等问题,考虑同时送取货的多无人机配送场景和无人机实时能耗变化,提出了无人机动态能耗模型,进行了多无人机同时送取货任务分配问题的研究。用遗传算法对问题进行求解,针对经典遗传算法对初始种群的依赖性、易早熟、局部搜索能力弱等特点,设计了一种混合初始化方法,引入了食肉植物算法繁殖机制,并结合问题特性设计了内交叉策略和反馈变异策略,同时引入了过程精英策略,对遗传算法进行了改进。实验结果表明,改进的遗传算法可以有效求解基于动态能耗的多无人机任务分配问题。     

多无人机分布式协同异构任务分配

研究异构无人机对不同类型目标执行侦察、打击和评估任务的协同任务分配问题.采用信息论中熵的变化量对侦察与评估任务中所获取的信息量进行度量,将无人机对不同类型目标的打击能力抽象为对目标的毁伤概率,并考虑各个任务之间的相互关联,建立异构多无人机协同任务分配模型.设计了基于相邻局部通信的分布式拍卖算法,实现了多无人机协同任务分配问题的优化求解.仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性.     

基于蚂蚁算法的网格任务分配算法研究

任务分配是网格计算环境中影响系统性能的重要因素，由于网格环境中各种资源分布于不同的地理位置，其性能也千差万别，因此需要一种有效的策略来进行任务的分配，使得整个系统完成任务的代价最小。文中将蚂蚁算法应用于解决网格环境中的任务分配问题，并进行了仿真实验，取得了良好的效果。     

基于蚂蚁算法的网格任务分配算法研究

任务分配是网格计算环境中影响系统性能的重要因素,由于网格环境中各种资源分布于不同的地理位置,其性能也千差万别,因此需要一种有效的策略来进行任务的分配,使得整个系统完成任务的代价最小。文中将蚂蚁算法应用于解决网格环境中的任务分配问题,并进行了仿真实验,取得了良好的效果。     

基于遗传算法的多UCAV动态任务分配研究

为了使多无人作战飞机在复杂多变的动态战场环境下协同性、实时性更优,文章针对多无人作战飞机动态任务分配问题建立了一种扩展的多目标整数规划模型,同时设计了基于模糊集隶属度的混合重调度方法,并采用遗传算法进行求解;对无人作战飞机失效和出现新目标两种动态情况进行仿真实验,与完全重调度进行对比,得到基于模糊集隶属度的混合重调度方法在效率及稳定性方面明显优于完全重调度,说明设计的混合重调度方法及模型在解决多无人作战飞机动态任务分配问题上的有效性。     

基于一致性的多无人机编队算法研究

多无人机协同编队是无人机技术发展的重要方向,相比于单架无人机,编队协同能够增大搜索面积,提高无人机执行任务的效率;为了提高编队控制算法的控制效果和执行效率,以一致性理论为基础,针对无人机的特点和实际飞行情况,设计了改进的一致性编队控制算法,对一致性变量的边界问题进行平滑设计以及限幅处理,设计了σ-范数来调整合适的控制量,通过分段规划获得最佳的轨迹控制效果,并在控制协议中加入对目标点控制,同时对控制算法中的参数进行优化设计,从而实现无人机一致性的稳定控制;最后根据无人机领航—跟随的控制逻辑设计了一致性编队算法,实现了不同紧密编队队形任务;仿真结果表明了经过改进的一致性编队控制算法的有效性。     

基于授权约束的工作流任务指派算法

在电子政务、电子商务等工作流应用环境中,任务执行者主要是组织机构中的人,访问控制系统的授权约束需求是工作流任务指派要考虑的重要问题,已提出的许多工作流授权模型主要讨论授权的实现过程,而较少涉及授权的约束或依赖关系。工作流任务指派必须与访问控制系统结合,为此提出工作流任务指派中授权约束的相关概念,讨论了满足授权约束的工作流任务指派实现算法及算法的复杂度,同时,给出在实际应用中各系统部署的示意图及授权约束验证系统主要接口的功能;最后,指出了该实现方法的优点及未来研究方向。     

基于树分解的空间众包最优任务分配算法

随着配备高保真传感器的移动设备的普及以及无线网络资费的迅速下降,空间众包成为一种新型的问题解决框架,被用于将位置相关的任务（如路况报告,食品配送）分配给工人（配备智能设备并愿意完成任务的人）。本文研究空间众包中最优任务分配问题,关键在于设计出将每个任务分配给最合适的工人的任务分配策略,以使得完成的总任务数目最大化,而所有的工人可以在完成所分配的任务后,在预期最晚工作时间之前返回起点。找到全局最优分配是一个棘手的问题,因为该问题不等于单个工人的最佳分配的简单累加。本文注意到,仅有部分工人存在任务依赖,因此本文利用树分解技术将工人分割成独立的集合,并提出一种带启发式的深度优先搜索算法,该算法可以快速地更新启发函数界限,从而高效的对不可能成为最优解分配方案尽早地剪枝。实验表明,本文所提出的方法是非常有效的,可以很好地解决最优任务分配问题。     

基于相关任务分配的网络计划的算法

研究如何把具有紧前紧后关系的工作集分配给现有的人员(或设备),使完成工作集的总工期最短,并在此条件下,使得用于所有工作上的时间之和最少.文中揭示了任意改变一项工作的用时或最早开工时间引起其它工作的最早开工时间的变化规律,并在此基础上借鉴Floyd算法规则,建立了一种获取该问题最优解的迭代算法.这种算法能保证总工期随迭代过程递减,在总工期达到最短时,能保证总工期不变,而总用时随迭代过程递减.使用这种算法,不用绘制PERT图,只需输入每个人承担不同工作的用时以及各工作间的紧前紧后关系,即可算出最优分配方案、总工期及各项工作的最早开工时间和松弛时间.     

云计算任务调度双精英种群文化基因改进算法

云计算任务调度是一个难于精确求解的调度问题,需要兼顾考虑计算时间和资源利用率.为了最大程度地节省计算时间和提升资源利用率,论文提出了一种云计算任务调度双精英种群文化基因改进算法.首先,针对文化基因算法全局搜索能力不高的问题,通过结合遗传算法与粒子群算法,提出一种混合全局搜索策略,提高算法的种群多样性和收敛速度.其次,为...     

基于Memetic算法的WSN分簇协议的研究 *

针对无线传感器网络的寿命和覆盖优化,提出了一种基于Memetic算法和节点休眠-唤醒调度策略的复合文化基因聚类协议(Composite Memetic Algorithm Clustering Protocol,CMACP)。算法首先运行文化基因算法初始化需要激活的节点并规划相邻冗余节点,其中遗传算法和局部搜索算法能保障得到最优的初始节点分布。随着网络的运行,当某个节点因能量耗尽而丢失覆盖目标时,休眠调度策略选择激活最优相邻节点弥补覆盖漏洞。仿真实验表明,与其他WSN分簇协议相比,CMACP能较好的延长WSN稳定周期生存时间,并且提高WSN对感知区域的覆盖能力。