[發(fā)明專利]量子大馬哈魚洄游機(jī)制演化博弈的水下無人集群任務(wù)分配方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110358000.9
• 申請(qǐng)日: 2021-04-01
• 公開（公告）號(hào): CN113095465B
• 公開（公告）日: 2023-10-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高洪元;劉廷暉;趙海軍;李慧爽;謝婉婷;馬靜雅;白浩川;張志偉;武文道
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G06N3/006
• 分類號(hào): G06N3/006;G06N10/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供一種量子大馬哈魚洄游機(jī)制演化博弈的水下無人集群任務(wù)分配方法，包括：建立水下無人集群任務(wù)分配模型；初始化量子熊群和人群位置；根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算量子熊群和人群的大馬哈魚密度；對(duì)量子熊群及人群的量子旋轉(zhuǎn)角和位置進(jìn)行更新；形成混合策略；判斷是否到達(dá)最大迭代次數(shù)，如達(dá)到則終止迭代；如未達(dá)到，則令t＝t+1，并返回步驟三繼續(xù)執(zhí)行；輸出所得最終混合策略G、G'、它們最大值所對(duì)應(yīng)的策略即為收益期望最大的策略。本發(fā)明使用量子大馬哈魚洄游機(jī)制演化博弈論對(duì)水下無人集群進(jìn)行任務(wù)部署分配，通過計(jì)算各部署所得到的損失比，調(diào)整部署分配方式，并通過混合策略優(yōu)劣性判別所獲得的混合策略的好壞，從而輸出收益期望最高的部署分配方式。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種量子大馬哈魚洄游機(jī)制演化博弈的水下無人集群任務(wù)分配方法，屬于水下無人集群任務(wù)分配領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著技術(shù)的進(jìn)步以及戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的日益復(fù)雜化，進(jìn)行無人作戰(zhàn)的方式正在逐步從單個(gè)無人機(jī)作戰(zhàn)轉(zhuǎn)向集群作戰(zhàn)模式，也即無人集群之間的任務(wù)分配，使用大量低成本的無人機(jī)集群對(duì)目標(biāo)進(jìn)行打擊，可以有效完成行動(dòng)目的并降低我方損耗。在實(shí)際情況中，偵測(cè)到對(duì)方無人集群并了解他們的防御型機(jī)種與攻擊型機(jī)種的數(shù)量配比之后，需要迅速做出部署分配，以最小的代價(jià)換取最大的收益。雙方都不了解對(duì)方的策略傾向，并且都會(huì)根據(jù)情況的不同改變自己的策略選擇，是一種混合博弈，這就要求我們能夠在某種方法的幫助下快速得到混合策略納什均衡。

博弈論部分主要涉及水下無人集群雙方的任務(wù)分配過程，雙方的決策者必須通過合理的計(jì)劃決策為本方贏得最大的利益或最小化本方的損失，利用博弈理論可以從雙方動(dòng)態(tài)分析因?qū)嶋H情況變化而導(dǎo)致的雙方?jīng)Q策變化。相較于傳統(tǒng)的只考慮作戰(zhàn)中的某一方的分析方法，使用博弈論同時(shí)對(duì)雙方進(jìn)行分析更為貼近事實(shí)。

根據(jù)對(duì)已有文獻(xiàn)的查閱發(fā)現(xiàn)，陳鶯在《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》(2019,Vol.03,No.36,pp.131-135+141)上發(fā)表的“基于模型的設(shè)計(jì)在無人潛器安全系統(tǒng)上的應(yīng)用”中將水下無人潛器視為單獨(dú)個(gè)體，對(duì)單獨(dú)的水下無人潛器設(shè)計(jì)動(dòng)作模型，針對(duì)不同意外給出不同安全決策。其研究主要集中在對(duì)水下無人潛器安全保障的技術(shù)上，在對(duì)抗決策方面研究較少。黃波等在《艦船科學(xué)技術(shù)》(2020,Vol.09,No.42,pp.138-142)上發(fā)表的“UUV與潛艇協(xié)同作戰(zhàn)模式及關(guān)鍵技術(shù)”中主要研究水下無人集群的偵測(cè)行為及與潛艇的配合行為，對(duì)水下無人集群對(duì)抗決策的研究較少。

上述研究在水下無人集群對(duì)抗博弈問題上雖然都能有相應(yīng)的作用，但在水下無人集群雙方的任務(wù)分配上并沒有進(jìn)行完整的考慮。因此需要設(shè)計(jì)一種更為完整的對(duì)抗博弈決策方法，能動(dòng)態(tài)考慮雙方的決策變化，更貼近實(shí)際情況地分析水下無人集群的任務(wù)分配。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有方法的缺點(diǎn)和不足，本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種水下無人集群任務(wù)分配方法，使用量子大馬哈魚洄游機(jī)制演化博弈論對(duì)水下無人集群進(jìn)行任務(wù)部署分配，通過計(jì)算各部署所得到的損失比，調(diào)整部署分配方式，并通過混合策略優(yōu)劣性判別所獲得的混合策略的好壞，從而輸出收益期望最高的部署分配方式。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：步驟如下：

步驟一：建立水下無人集群任務(wù)分配模型；

步驟二：初始化量子熊群和人群位置；

步驟三：根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算量子熊群和人群的大馬哈魚密度；

步驟四：對(duì)量子熊群及人群的量子旋轉(zhuǎn)角和位置進(jìn)行更新；

步驟五：形成混合策略；

步驟六：判斷是否到達(dá)最大迭代次數(shù)，如達(dá)到則終止迭代；如未達(dá)到，則令t＝t+1，并返回步驟三繼續(xù)執(zhí)行；

步驟七：輸出所得最終混合策略G、G'、它們最大值所對(duì)應(yīng)的策略即為收益期望最大的策略。

本發(fā)明還包括這樣一些結(jié)構(gòu)特征：