[發明專利]量子海獅機制的無人機群任務分配方法

有效

• 申請號: 202110783634.9
• 申請日: 2021-07-12
• 公開（公告）號: CN113608546B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 高洪元;趙海軍;劉亞鵬;白浩川;張禹澤;張震宇;王欽弘;劉凱龍;趙立帥
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供一種量子海獅機制的無人機群任務分配方法，針對無人機群實際環境中任務分配效能較低的難題，設計了量子海獅機制求取最優任務分配矩陣，以無人機執行任務所獲得的價值以及其對應付出的代價設計出效能函數，并利用無人機航程限制、任務限制、彈藥限制等約束條件設計出懲罰函數，最終將效能函數與懲罰函數結合得到適應度函數。本發明考慮了設計無人機路徑問題，并引入了多種無人機并分別執行多種任務，如偵察機執行偵察和戰場評估任務，轟炸機執行攻擊目標任務，戰斗機執行偵察、攻擊目標和戰場評估任務。同時，利用量子海獅機制計算最優解，提高無人機群的任務分配效能。

技術領域

本發明涉及一種量子海獅機制的無人機群任務分配方法，屬于無人機作戰領域。

背景技術

無人機(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)是一種有動力、可控制、能夠執行多種類型任務的無人駕駛飛行器。其具有造價低廉、機動靈活、部署便捷、續航力長等優點，是替代有人駕駛飛行器執行偵察、巡航等任務的最佳選擇。當今，許多國家都將無人機集群應用到軍事行動當中，因為這樣可以大大減少人員傷亡。美國軍方最早開始無人機集群相關研究的布局。自2014年起，美國國防部戰略能力辦公室、美國海軍、國防高級研究計劃局(DARPA)先后啟動“無人機蜂群”項目、“低成本無人機技術蜂群”和“小精靈”項目。2016年，英國、俄羅斯先后開啟了無人機研究項目。隨后，中國軍方也開始密切關注并大力推動無人機集群相關技術的進展。

無人機群技術的核心就是集群智能，也就是在人工智能的控制下，可以自主完成許多任務。而“集群智能”技術的靈感源于蟻群、蜂群等自然界中的集群生物，這類型的生物都有同樣的特點，那就是單體都是很弱小的，但是這些生物卻有著非常強大的群體協作能力，能夠完成諸如蜂巢、蟻穴等。所以，現在的無人機集群智能技術就是模擬了蜜蜂和螞蟻之間的溝通協作方式，并且以此來增強無人機群的整體作戰能力。

根據已有的文獻發現，楊尚君等在《計算機仿真》(2015,32(01):69-72+102)上發表的“基于改進魚群算法的多無人機任務分配研究”中針對多UCAV協同控制的特點，以多目標優化理論為基礎，綜合考慮多個優化指標和多類復雜約束條件，建立擴展的協同多目標任務分配模型。并使用改進后的魚群算法優化適應度函數，以求取最優解，通過仿真證明了算法的收斂性和有效性。然而，該方法在任務分配時沒有考慮設計無人機路徑問題，也就是按照何種路徑才能使效能最大，路徑最短。同時，該方法中，只有一種無人機，不符合實際時有多種無人機執行多種任務的要求，比如偵察機、戰斗機、轟炸機等等。

綜上所述，上述文獻在無人機群任務分配上取得一定的效果，但是考慮的因素仍然不夠全面，而且在仿真結果沒有說明如何給無人機分配任務。因此，本發明在上述文獻的基礎上，設計了一種量子海獅機制的無人機群任務分配方法，考慮了設計無人機路徑問題，并引入了多種無人機并分別執行多種任務，如偵察機執行偵察和戰場評估任務，轟炸機執行攻擊目標任務，戰斗機執行偵察、攻擊目標和戰場評估任務。同時，利用量子海獅機制計算最優解，提高無人機群的任務分配效能。

發明內容

本發明的目的是：針對無人機群實際環境中任務分配效能較低的難題，設計了量子海獅機制求取最優任務分配矩陣，以無人機執行任務所獲得的價值以及其對應付出的代價設計出效能函數，并利用無人機航程限制、任務限制、彈藥限制等約束條件設計出懲罰函數，最終將效能函數與懲罰函數結合得到適應度函數。

本發明的目的是這樣實現的：步驟如下：

步驟一，建立無人機任務分配模型；

步驟二，初始化量子海獅的量子位置并設定參數；

步驟三，計算所有魚群中心位置的適應值；

步驟四，更新所有量子海獅的量子旋轉角；

步驟五，使用量子旋轉門更新量子海獅的量子位置；