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SWARM—一个支持人工生命建模的面向对象模拟平台Swarm官方网站：转载自系统仿真学报2002年第5月丁浩, 杨小平（中国人民大学信息学院, 北京 100872）摘要：简要介绍了系统科学中引人注目的复杂适应系统（CAS）理论，以及在美国桑塔费研究所开发的一个模拟工具集——Swarm。
Swarm平台可以支持研究者对复杂适应系统使用多主体模拟（Multi-Agent Simulation）的方法来开展研究工作。
本文还介绍了Swarm的基本结构和工作原理，并且还结合一个实例简要阐述了模型的设计与实现过程，试图为复杂系统提供一个崭新的研究思路。
关键词：复杂适应系统（CAS）; Swarm; 主体（Agent）; 适应性; 遗传算法SWARM An Object-Oriented Platform to Construct Artificial Life ModelDING Hao, YANG Xiao-ping(Information School, Renmin University of China, Beijing 100872, China)Abstract: This paper introduces the theory of Complex Adaptive System (CAS). It also recommends a software utility Swarm that allows researchers to construct discrete event simulations of complex systems with heterogeneous agents. In the end, we carry out an example Life Game, to help the readers to grasp the modeling method of constructing CAS.Keywords: complex adaptive system (CAS); Swarm; agent; adaptability; genetic algorithms (GA)1 复杂适应系统（CAS）介绍以复杂性研究为主流的当前的新的发展阶段，我们可以看到系统科学的发展经历了从元素数量较少、关系比较单纯的系统的过程，到元素个数较多，研究系统自身演化与发展的过程，到现在元素具有主动性，能与外界交流并会根据经验改变自身的动态系统的过程。
任务分配算法在无人机系统中的应用随着科技不断进步和发展，无人机技术也越来越普及，不仅在军事领域得到广泛应用，而且在民用领域也有了许多重要的应用。
房地产、泥瓦工业、电力巡检、农业等行业都在日益广泛地使用无人机来实现其各自的需求。
随着无人机应用的广泛推广，一些新的问题也随之产生，其中之一就是如何实现无人机的自主飞行和任务分配。
任务分配算法是指，对于多个无人机的任务，如何分配每个无人机的任务，从而实现最佳的任务完成效益。
无人机系统中，一个合理有效的任务分配算法是非常有必要的。
在任务分配算法中，最重要的问题就是要实现任务的最大化效益和一个良好的性能指标，同时尽可能降低资源的浪费和成本的降低。
无人机系统的任务分配算法可以分为几个主要的步骤：首先，需要确定任务的数量以及每个任务的属性和特点。
任务可以分为不同类型，比如巡逻任务、拍照任务等等，每个任务具有不同的优先级和复杂程度。
对任务的认识和分类是非常重要的，只有这样才能实现无人机任务的最大化效益。
其次，在确定任务的数量和属性后，需要确定无人机的数量和每个无人机的性能指标。
无人机的数量和指标与选择的任务有关。
比如，如果是一项需要拍摄大面积农田的任务，需要使用一个无人机拍摄，另一个无人机使用 3D扫描仪扫描，还需要其他的无人机来搜寻一些疑难坐标。
这样就需要考虑每个无人机的批量和功能。
在将任务分配给无人机之后，需要考虑任务分配的实际情况。
例如，如果有两个无人机已分配到的任务，而有另外一个无人机正在就位，那么分配该任务的时间可能不符合任务执行要求，任务分配算法需要重调整其任务序列。
在确定任务分配算法的基础上，需要对系统进行良好的优化和松散度控制，确保每个无人机的工作效益和安全性能。
同时，还需要考虑无人机的能源限制和空气动力学参数限制等因素。
最后，无人机系统中的任务分配算法不但实现了任务的自主分配和自主飞行，更实现了无人机系统的快速响应和灵活性，以及更好的效率和效益。
第４３卷 第１２期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４３ Ｎｏ．１２２０２１年１２月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＤｅｃｅｍｂｅｒ２０２１文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２１）１２ ３５９４ ０９ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０２０４；修回日期：２０２１０３０３；网络优先出版日期：２０２１０７０２。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１０７０２．１３５１．０１３．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（７１９７１１１４）；南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金（ｋｆｊｊ２０２００７１６）资助课题 通讯作者．引用格式：李翰，张洪海，张连东，等．城市区域多物流无人机协同任务分配［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２１，４３（１２）：３５９４ ３６０２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＨ，ＺＨＡＮＧＨＨ，ＺＨＡＮＧＬＤ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉｐｌｅｌｏｇｉｓｔｉｃｓｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｓ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２１，４３（１２）：３５９４ ３６０２．城市区域多物流无人机协同任务分配李 翰，张洪海 ，张连东，刘 ?（南京航空航天大学民航学院，江苏南京２１１１０６） 摘 要：针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题，综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素，以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数，构建多无人机协同物流任务分配模型。
因问题规模大、求解复杂度高，设计改进的量子粒子群算法进行求解。
首先，为增强粒子遍历性和多样性，采用均匀化级联Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射进行粒子初始化；其次，为避免算法陷入局部最优解，引入基于高斯分布的粒子变异方式；最后，为提高算法运行效率，运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。
第41卷第1期2021年2月西安工业大学学报Journal of Xi'an Technological UniversityVol.41No.1Feb2021DOI： 10.16185/.2021.01.013一种改进多目标灰狼优化算法的多无人机任务分配王昭1,华翔12(1.西安工业大学兵器科学与技术学院，西安7100212.西安工业大学电子信息工程学院，西安710021)摘要：针对多无人机对空中移动目标协同执行多任务问题，本文提出了一种基于并行机制的多目标灰狼优化算法。
结合无人机空中态势模型，以最小化执行代价和最小化时间代价为双目标函数,建立了多无人机协同多任务分配模型;将多个无人机视为并行的灰狼子群,对每个子群分别采用分层编码和多目标优化算法保留其最优个体；通过档案室共享策略获得整个群体的最优解；仿真对比验证了改进多目标灰狼优化算法与传统的智能算法。
研究结果表明：与多目标灰狼优化算法和多目标粒子群算法相比，基于并行机制的多目标灰狼优化算法在代价函数均值方面分别降低了约3.8%和4.1%，在收敛值方面分别降低了约15.5%和6.2%,具有更好的稳定性和收敛性。
关键词：任务分配；多目标灰狼优化算法；分层编码；档案室共享策略；协同多任务分配模型中图号：V279；TP18文献标志码：A文章编号：1673-9965(2021)01-0094-09Improved Multi-Objective Grey Wolf Optimization Algorithm forMulti-UAV Task AssignmentWANG Zhao1,HUA Xiang1'2(1.School of Defence Science and Technology,Xi'an Technological University,Xi'an710021,China；2.School of Electronic and Information Engineering,Xi?an Technological University,Xi'an710021,China)Abstract:This paper presents an improved multi-objective grey wolf optimization algorithm based on parallel mechanism for multiple unmanned aerial vehicles(UAVs)performing multiple tasks in coordination with multiple aerial moving targets.Firstly,a cooperative multiple task assignment model formulti-UAVisbuiltbyintroducingtheaerialsituation model，withcarrycostandtimecostasadual objectivefunction Secondly，the multi-UAV team is regarded as several para l el sub-swarms，and the layered encoding and multi-objective optimization strategies are adopted to preserve the optimal individuals of each sub-swarm simultaneously Fina l y，thearchive-sharedstrategyisusedtoobtainthe optimalsolution ofthe whole swarm The performance ofthe proposed algorithm is verified by*收稿日期:2021-01-06基金资助：陕西省2020年重点研发计划(2020GY-073)第一作者简介：王昭(1996—),女，西安工业大学硕士研究生。
多机器人协作系统的任务分配策略在当今科技飞速发展的时代，多机器人协作系统在各个领域都发挥着越来越重要的作用，从工业生产到医疗救援，从太空探索到家庭服务，它们的身影无处不在。
而在多机器人协作系统中，任务分配策略无疑是关键的一环，它直接影响着整个系统的效率和性能。
想象一下，在一个繁忙的工厂车间里，有多个机器人共同工作。
如果任务分配不合理，可能会导致某些机器人过度劳累，而另一些则闲置无事，这不仅会降低生产效率，还可能增加设备的损耗和维修成本。
同样，在灾难救援现场，若机器人的任务分配不当，可能会延误救援时机，造成无法挽回的损失。
那么，什么是多机器人协作系统的任务分配策略呢？简单来说，就是如何将一系列的任务合理地分配给多个机器人，使得它们能够协同工作，以最高的效率和最好的质量完成任务。
这可不是一件简单的事情，需要考虑众多因素。
首先，要充分了解任务的特点和要求。
不同的任务可能具有不同的复杂度、紧急程度、时间限制等。
有些任务可能需要高精度的操作，而有些则更注重速度和力量。
比如在物流仓库中，搬运重物的任务可能更适合力量型机器人，而分拣小件物品的任务则需要精度较高的机器人来完成。
其次，要清楚每个机器人的能力和特点。
每个机器人都有其独特的性能参数，如运动速度、负载能力、操作精度、续航时间等。
只有了解了这些，才能将合适的任务分配给合适的机器人。
例如，一个续航时间较短的机器人就不适合被分配到距离充电点较远且耗时较长的任务。
接下来，考虑环境因素也至关重要。
工作环境的复杂性、障碍物的分布、空间的大小等都会影响机器人执行任务的效率和安全性。
在狭窄的空间中，大型机器人可能行动不便，而小型机器人则能更灵活地穿梭。
在实际的任务分配中，有几种常见的策略。
一种是集中式分配策略，即由一个中央控制器收集所有任务和机器人的信息，然后进行统一分配。
这种策略的优点是能够全局统筹，做出最优的分配决策，但缺点是对中央控制器的计算能力和通信能力要求较高，一旦中央控制器出现故障，整个系统可能会瘫痪。
Docker Swarm集群中的作业调度和任务管理随着云计算的快速发展，容器化技术成为了一种热门的部署方式。
在众多容器编排工具中，Docker Swarm以其简单易用的特点受到了广泛关注。
Docker Swarm是Docker官方提供的一款集群管理工具，可以将多台主机组成一个集群，提供高可用性和负载均衡的支持。
在Docker Swarm集群中，作业调度和任务管理是关键的组成部分。
一、作业调度在Docker Swarm中，作业调度是将容器化的应用程序分配到集群中的各个节点上执行的过程。
作业调度器负责根据集群的状态和应用程序的需求，选择合适的节点进行调度。
作业调度的目标是实现资源的高效利用和任务的快速完成。
作业调度器需要考虑多个因素，如节点的负载情况、网络延迟、容器的CPU 和内存需求等。
通常，作业调度器会根据预设的策略进行调度，如最少活跃容器调度、均匀分配资源调度等。
另外，Docker Swarm还支持自定义的健康检查机制，可以检测容器在节点上的运行状态。
如果某个节点上的容器发生故障或运行异常，作业调度器会自动将该任务重新调度到其他正常的节点上。
二、任务管理在Docker Swarm集群中，任务是指容器化的应用程序。
任务管理负责管理和监控集群中的任务状态，并确保任务的可靠执行。
每个任务都有一个唯一的标识符，任务管理器根据任务的状态进行管理。
常见的任务状态包括已完成、正在执行、等待执行等。
当一个任务完成后，任务管理器会将其标记为已完成，并从集群中移除。
任务管理器还支持任务的扩展和缩减。
当系统负载过高时，可以通过扩展任务的数量来提升性能。
相反，当系统负载较低时，可以缩减任务的数量以节省资源。
此外，任务管理器还提供了任务的日志记录和监控功能。
管理员可以通过任务管理器的接口查看任务的日志信息和运行状态，并进行必要的操作。
三、集群故障处理Docker Swarm具备高可用性的特点，可以应对集群中的故障情况，并进行故障转移。
多无人机任务分配算法与仿真MATLAB一、概述无人机（UAV）作为一种无人驾驶的航空器，其在军事侦察、灾难救援、农业植保等领域具有广泛的应用前景。
随着技术的不断发展，无人机系统越来越复杂，单一无人机已经不能满足大范围任务的需求。
多无人机系统成为了未来发展的趋势。
在多无人机系统中，任务分配算法是至关重要的一环，它直接影响到无人机的效率和性能。
本文将介绍多无人机任务分配算法，并利用MATLAB进行仿真实验。
首先我们将简要介绍多无人机系统的任务分配问题，然后详细探讨多种任务分配算法，并使用MATLAB对这些算法进行仿真模拟。
最后我们将对仿真结果进行分析，总结出各种算法的优缺点。
二、多无人机任务分配问题在多无人机系统中，任务分配是指将一组任务分配给多个无人机，以便尽快地完成这些任务。
任务分配问题通常包括以下几个方面的考虑：1. 任务属性：每个任务可能有不同的属性，如优先级、难度等。
无人机需要根据任务属性来选择执行的任务。
2. 无人机属性：不同的无人机可能具有不同的飞行能力和载荷能力，需要根据任务属性来选择执行的无人机。
3. 通信和协同：多个无人机之间需要进行通信和协同，以便更好地执行任务。
三、多无人机任务分配算法针对多无人机任务分配问题，目前存在多种算法，下面我们将介绍几种常见的算法。
1. 贪婪算法贪婪算法是一种简单、直观的任务分配算法。
该算法会根据任务属性和无人机属性，选择当前最合适的任务-无人机配对，然后进行分配。
这种算法快速、简单，适用于一些简单的场景，但在复杂任务和多无人机系统中效果不佳。
2. 遗传算法遗传算法是一种启发式算法，通过模拟生物遗传学中的遗传和进化过程，来寻找最优解。
在多无人机任务分配中，遗传算法可以根据任务和无人机的属性，不断演化出最适合的任务-无人机配对，从而实现高效的任务分配。
3. 蚁裙算法蚁裙算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为，来解决优化问题的算法。
在多无人机任务分配中，蚁裙算法可以模拟蚂蚁在任务和无人机之间寻找最优路径的行为，从而找到最优的任务-无人机配对。
基于粒子群算法的调度问题求解方法引言调度问题是在资源有限的情况下，合理安排任务的问题。
随着科技的发展和各个领域的不断发展，调度问题越来越复杂。
为了解决这些复杂的调度问题，人们提出了许多求解方法，其中基于粒子群算法的调度问题求解方法是一种较为常用且有效的方法。
本文将详细介绍基于粒子群算法的调度问题求解方法。
粒子群算法的基本原理粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
它通过模拟鸟群中个体之间的信息交流和协作来找到最优解。
粒子群算法的基本原理是，每个粒子代表一个潜在解，粒子根据自身的经验和群体的经验进行搜索和更新，直到找到最优解为止。
粒子群算法的调度问题求解方法在调度问题中，我们的目标是找到一种最优的任务分配和资源安排方式，使得整个系统的效率最大化或者完成时间最短。
基于粒子群算法的调度问题求解方法可以分为以下几个步骤：1. 确定问题的数学模型需要根据具体的调度问题确定数学模型。
例如，对于作业车间调度问题，可以使用流水线模型来描述任务执行的顺序和时间。
2. 确定适应度函数适应度函数是评价每个粒子解的优劣程度的指标。
在调度问题中，适应度函数可以是系统的效率、完成时间或者成本。
根据具体问题的要求，确定合适的适应度函数。
3. 初始化粒子群根据问题的数学模型，初始化一群粒子。
每个粒子代表一个潜在解，包含任务的分配和资源的安排。
粒子的位置表示任务的分配，速度表示资源的安排。
4. 粒子更新根据粒子的当前位置和速度，以及个体经验和群体经验，更新粒子的位置和速度。
通过更新操作，粒子逐渐朝着更优的解进行搜索。
5. 适应度评估根据更新后的粒子位置计算适应度值。
根据适应度值，评估每个粒子解的优劣程度。
6. 更新个体和群体经验根据适应度值，更新每个粒子的个体经验和群体经验。
个体经验是指粒子自身的最优解，群体经验是指整个粒子群的最优解。
通过个体和群体经验的更新，粒子群逐渐收敛于全局最优解。
第一章绪论1。
1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。
群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。
群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。
当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。
群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。
在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。
它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。
群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。
可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。
由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。
因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。
Docker Swarm集群调度策略选取与优化建议简介Docker Swarm是一个用于管理和编排Docker容器的工具。
随着容器化技术的快速发展，Docker Swarm在实现高可用性和负载均衡方面扮演着重要角色。
本文将探讨Docker Swarm集群调度策略的选取与优化建议，以帮助提升集群性能和资源利用效率。
一、调度策略选取1.1 基础调度策略Docker Swarm提供了多种基础调度策略，包括`spread`、`binpack`和`random`。
`spread`将容器均匀分配到集群中的节点上，适用于需要保持均衡的场景。
`binpack`将尽可能多的容器部署到一个节点上，以节省资源的同时提高部署效率。
`random`则随机选择一个节点进行容器部署。
对于不同的应用场景，选择合适的基础调度策略非常重要。
1.2 自定义调度策略除了基础调度策略，Docker Swarm还支持自定义调度策略。
为了满足特定的业务需求，可以开发自定义调度程序来扩展Swarm的调度能力。
自定义调度策略可以根据容器的特性、负载情况、硬件资源等因素来进行调度决策，从而更好地实现负载均衡和资源优化。
1.3 混合调度策略在实际应用中，往往需要根据业务场景的不同选择混合调度策略。
例如，可以将基础调度策略与自定义调度策略相结合，根据不同的容器属性和需求来灵活调度，以更好地适应复杂多变的应用环境。
二、调度策略优化建议2.1 节点选择与标签为了提升调度策略的效率，可通过节点选择和标签的方式来优化。
可以根据容器的硬件需求、网络要求等因素，设置节点的标签，并在调度策略中进行选择。
这样一来，容器将会被分配到符合其需求的节点上，有效提升性能和资源利用效率。
2.2 负载均衡负载均衡是提升集群性能的关键。
通过合理的负载均衡策略，可以确保容器在集群中均匀分布，避免节点资源过载或资源空闲。
可使用常见的负载均衡算法，如轮询、加权轮询、最少连接等，在不同节点上均匀分配容器。
