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多飞行器协同任务分配粒子群算法研究

  • 赵慧武 1 ,
  • 王鹏 2 ,
  • 郭江宇 1
展开
  • 1 北方自动控制技术研究所,太原 030006
  • 2 32381部队,北京 100071

赵慧武(1986—),男,山西文水人,高级工程师,硕士,研究方向:指挥信息系统。

收稿日期: 2022-07-12

  网络出版日期: 2025-01-16

Particle Swarm Optimization Algorithm for Cooperative Task Allocation of Multi-vehicles

  • ZHAO Huiwu 1 ,
  • WANG Peng 2 ,
  • GUO Jiangyu 1
Expand
  • 1 North Automatic Control Technology Institute,Taiyuan 030006,China
  • 2 No.32381 Unit,Beijing 100071,China

Received date: 2022-07-12

  Online published: 2025-01-16

摘要

提出了一种多飞行器协同任务分配粒子群算法。首先,考虑飞行器载弹能力约束以及航程约束,建立多飞行器协同任务分配问题的数学模型。其次,分析粒子的连续性位置属性,为每个粒子构造了一个任务分配向量,从中可提取出相应的多飞行器协同任务分配解,实现了粒子群算法连续性解的离散化。最后,基于粒子群算法原理建立一种多飞行器协同任务分配算法,进行数字仿真实验,验证了所提算法的有效性。

本文引用格式

赵慧武 , 王鹏 , 郭江宇 . 多飞行器协同任务分配粒子群算法研究[J]. 弹箭与制导学报, 2022 , 42(5) : 113 -116 . DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2022.05.021

Abstract

This paper proposes a particle swarm optimization (PSO) algorithm for co-allocating tasks among multi-vehicles. Firstly, by taking consideration of the vehicle carrying-capacity and range constraints, the mathematical model for the problem of multi-vehicle task assignment is presented. Secondly, the continuous position attribute of a particle is analyzed and a task assignment vector for each particle is developed. The corresponding task assignment solution can be extracted from the task assignment vector, achieving the objective of discretizing the continuous solution of PSO algorithm. Finally, based on PSO, a multi-vehicle collaborative task allocation algorithm is developed, and its effectiveness is verified by a digital simulation experiment.

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[1]
胡超芳, 杨娜, 王娜. 多无人机模糊多目标分布式地面目标协同追踪[J]. 控制理论与应用, 2018, 35(8):1101-1110.

[2]
尹高扬, 周绍磊, 贺鹏程, 等. 国外多无人机协同任务分配研究现状及发展趋势[J]. 飞航导弹, 2016(5):54-58.

[3]
牛轶峰, 肖湘江, 柯冠岩. 无人机集群作战概念及关键技术分析[J]. 国防科技, 2013, 34(5):37-43.

[4]
赵明, 李涛, 苏小红, 等. 三维多无人机系统协同任务规划关键问题综述[J]. 智能计算与应用, 2016, 6(1):31-35.

[5]
尹高扬, 周绍磊, 祁亚辉. 多无人机协同多任务分配研究[J]. 电光与控制, 2017, 24(1):46-50.

[6]
廖沫, 陈宗基. 基于多Agent分布协同拍卖的动态目标分配算法[J]. 北京航空航天大学学报, 2007, 33(2):180-183.

[7]
韩健. 基于多Agent的无人机协作控制[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2012.

[8]
王庆贺, 万刚, 柴峥. 基于改进遗传算法的多机协同多目标分配方法[J]. 计算机应用研究, 2018, 35(9):2597-2601.

[9]
苏菲, 陈岩, 沈林成. 基于蚁群算法的无人机协同多任务分配[J]. 航空学报, 2008, 29(5):184-191.

[10]
叶文, 朱爱红, 欧阳中辉, 等. 基于混合离散粒子群算法的多无人作战飞机协同目标分配[J]. 兵工学报, 2010, 31(3):331-336.

[11]
李炜, 张伟. 基于粒子群算法的多无人机任务分配方法[J]. 控制与决策, 2010, 25(9):1359-1363.

[12]
韩庆田. 基于改进PSO的多UAV协同任务分配研究[J]. 兵器装备工程学报, 2019(11):74-78.

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