基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法求解无人机协同多任务分配问题

基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略赖幸君;唐鑫;林磊;王志胜;丛玉华
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2024(44)1
【摘要】为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。

首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。

最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。

【总页数】9页(P89-97)
【作者】赖幸君;唐鑫;林磊;王志胜;丛玉华
【作者单位】国家无线电监测中心检测中心;南京航空航天大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】V279;V19
【相关文献】
1.一种基于差分进化混合粒子群算法的多无人机航迹规划
2.基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法求解无人机协同多任务分配问题
3.基于改进差分进化的多无人机协同航迹欺骗算法研究
4.基于边缘差分进化算法多无人机目标分配
5.多无人机协同任务分配混合粒子群算法
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基于协同进化粒子群优化算法的研究引言协同进化粒子群优化算法是一种基于群体智能的搜索优化算法，结合了协同进化和粒子群优化的优点。

本文旨在研究和探讨基于协同进化粒子群优化算法在问题求解中的应用和优势。

协同进化与粒子群优化简介协同进化协同进化是一种群体智能算法，通过优化多个个体的优化目标，使得整个群体的性能得到提升。

协同进化的核心思想是通过相互合作和竞争来实现进化。

在协同进化中，个体之间通过信息共享和协作来提高搜索效率和解的质量。

粒子群优化粒子群优化是一种仿生智能算法，通过模拟鸟群或鱼群等群体的行为来进行优化搜索。

每个个体（粒子）根据自身的经验和邻域的最优解进行位置的调整，从而寻找全局最优解。

粒子群优化算法具有全局搜索能力和较快的收敛速度。

协同进化粒子群优化算法算法流程1.初始化粒子群的位置和速度。

2.计算每个粒子的适应度值。

3.更新粒子群的最优位置。

4.更新粒子的速度和位置。

5.判断终止条件是否满足，如果满足则输出最优解；否则返回第2步。

算法特点-综合了协同进化的合作与竞争机制，以及粒子群优化的全局搜索和快速收敛特性。

-不依赖目标函数的梯度信息，适用于非线性、非凸、高维度的优化问题。

-通过粒子间的信息共享和协作，避免了陷入局部最优解的困境。

-具有较好的全局搜索能力，能够有效地遍历解空间。

实例应用协同进化粒子群优化算法在许多领域都有广泛的应用，下面以工程优化、机器学习和模式识别为例进行说明。

工程优化在工程优化中，协同进化粒子群优化算法可用于参数优化、结构优化和系统优化等问题。

例如，在机械设计中，可以利用该算法来寻找最佳的构型、尺寸和材料参数，以满足设计要求并优化性能。

机器学习在机器学习中，协同进化粒子群优化算法可用于特征选择、模型优化和参数调优等问题。

例如，在神经网络的训练中，可以利用该算法来优化网络的权重和偏置，以提高模型的拟合能力和泛化能力。

模式识别在模式识别中，协同进化粒子群优化算法可用于特征提取、模式分类和模式匹配等问题。

基于粒子群算法的多目标优化问题求解研究多目标优化问题是指在一个优化问题中，存在多个目标函数需要同时优化的情况。

目前，多目标优化问题在工程设计、经济决策、交通规划等领域中得到了广泛应用。

然而，由于多目标优化问题困难且复杂，传统的优化算法往往不能很好地解决这种问题。

因此，研究者们提出了基于粒子群算法的多目标优化问题求解方法，以期能够更好地解决这类问题。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，其基本思想是通过个体之间的合作和信息共享，寻找最优解的全局搜索能力。

粒子群算法具有较强的全局搜索能力、简单的计算过程和参数设置，因此被广泛应用于各个领域。

在多目标优化问题中应用粒子群算法时，需要进行适应度评价和解集更新。

适应度评价是指根据个体粒子的目标函数值，量化个体在解空间的优劣。

解集更新是指根据适应度评价的结果，对当前解集进行更新，以寻找更好的解。

在多目标优化问题求解中，经常使用的方法是帕累托前沿法。

帕累托前沿法的核心思想是通过将目标函数优化问题转化为帕累托最优解问题，通过寻找不可被其他解支配的解来确定最优解集。

通过粒子群算法求解多目标优化问题时，可以通过引入帕累托前沿法，对解集进行更新和筛选，以得到更精确的解。

在进行多目标优化问题求解时，需要注意以下几点。

首先，需要选择合适的目标函数，使其能够准确地反映问题的特征和需求。

其次，对于粒子群算法而言，需要设置合适的参数，包括惯性权重、加速常数以及学习因子等，以使算法能够在全局和局部搜索之间取得平衡。

此外，选择合适的解更新策略和适应度评价方法也对算法的性能有着重要影响。

在实际应用中，基于粒子群算法的多目标优化问题求解方法已经取得了一定的成果。

例如，在工程设计中，通过利用粒子群算法求解多目标优化问题，能够获得更优的设计方案。

此外，在城市交通规划中，通过基于粒子群算法的多目标优化方法，能够同时考虑交通流的分配、路网优化和环境保护等多个目标，实现城市交通的可持续发展。

基于改进粒子群算法的多无人机任务分配研究
国博;王社伟;陶军
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2009(0)7
【摘要】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.
【总页数】4页(P62-64,153)
【作者】国博;王社伟;陶军
【作者单位】空军航空大学航空控制工程系,吉林长春,130022;空军航空大学航空控制工程系,吉林长春,130022;空军航空大学航空控制工程系,吉林长春,130022【正文语种】中文
【中图分类】V279;V249
【相关文献】
1.基于改进鱼群算法的多无人机任务分配研究 [J], 杨尚君;孙永维;庞宇
2.基于改进量子粒子群算法的多无人机任务分配 [J], 邓可;连振江;周德云;李枭扬
3.基于粒子群算法的多无人机任务分配 [J], 李士波
4.基于粒子群算法的多无人机任务分配 [J], 李士波
5.基于改进PGA-PSO的多无人机协同雷达侦察任务分配 [J], 狄城弘;周陬;顾宇;周兰兰
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第25卷第9期V ol.25No.9控制与决策Control and Decision2010年9月Sep.2010基于粒子群算法的多无人机任务分配方法文章编号:1001-0920(201009-1359-05李炜,张伟(电子科技大学电子科学技术研究院,成都610054摘要: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.关键词:多无人机;任务分配;粒子群算法;多维互异变量;代价函数中图分类号:V249.122文献标识码:AMethod of tasks allocation of multi-UA Vs based on particles swarm optimizationLI Wei,ZHANG Wei(Research Institute of Electronic Science and Technology,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu610054,China.Correspondent:LI Wei,E-mail:aegeanwei@Abstract:Task allocation is a kind of key technology in the application of multi-UA Vs systems,and it is a mutually exclusive multi-dimensions optimal problem.Mixed integer linear program is applied to build the optimal function,and particle swarm optimization(PSOalgorithm is utilized for searching the best solution in order to realize the task allocation of multi-UA Vs system.In the PSO algorithm,it is necessary to make some modification to suit for the acquirement of mutually exclusive. The numerical simulation shows that the presented algorithm canfind the optimal solution rapidly and accomplish the task allocation of multi-UA Vs e fficiently.Key words:Multi-UA Vs;Tasks allocation;PSO;Mutually exclusive;Cost function1引言由多个简单无人机通过协同、协作组成集群系统来完成单个无人机无法完成或难以完成的工作[1],已经成为各国研究者的普遍共识.因此,对于多无人机系统的研究受到了广泛关注.多无人机可实现多种作战任务,而基本的工作状态包括4种:1搜索目标状态:遵照事先规划的搜索路径飞行,寻找地面目标;2识别目标状态:利用目标识别算法判断目标为真目标、被击中的目标还是暂时无法确切判断类型的目标;3攻击目标状态:对于已经被识别为真的目标,无人机进入交会阶段,对其实施攻击;4毁伤评估状态:判断被攻击的目标是否还具备战斗力[2-4].针对无人机在某一时刻发现的目标,如何能够合理地将无人机以最佳的任务状态分配给最适合的目标是能否发挥多无人机协同工作效能的关键.国内外对该问题的研究已经成为热点.其中有代表性的研究成果包括:1采用网络最优模型进行任务分配的方法,它是模拟货物的供应需求的转换和变化,从而实现无人机和目标之间的任务分配[5,6];2利用多智能体的方法,将每个无人机都作为一个智能体,通过相互之间的交互实现任务的分配[7,8];3利用禁忌搜索的方法,依次对无人机分配任务,反复迭代,直至找到最优解[9];4采用混合整数线性规划方法,该方法可以找到一个最优解,但计算量较大[10,11].因此,在此基础上,有很多研究者结合蚁群算法、退火算法、遗传算法等最优化方法找到最优解.目前,通过模拟生物群体的行为来解决计算问题已经成为了新的研究热点.其中粒子群算法作为一种具有较强寻优能力、简收稿日期:2009-08-27;修回日期:2009-10-23.基金项目:国防预研项目(402030203;电子科技大学中青年学术带头人培养计划项目.作者简介:李炜(1980−,男,内蒙古包头人,助理研究员,博士,从事多机协同、智能控制等研究;张伟(1974−,男,四川达州人,副研究员,博士,从事智能系统、仿真技术等研究.1360控制与决策第25卷单通用,且鲁棒性强的方法被广泛应用于科学研究和工程实践中.本文的目标就是采用整形线性规划方法构造最优函数,利用群智算法中的粒子群算法求出最优解,从而实现多无人机的目标分配.2构造任务分配函数无人机根据识别目标的类型所需执行的任务包括3种:1对于真目标,执行攻击任务;2对于被攻击过的目标,执行毁伤评估任务;3对于无法判断类型的目标,执行再识别的任务.无人机根据自身与目标所处的位置和角度对目标进行分类识别,并且确定分类识别的置信度.如果识别结果低于预置的置信域,则报告为暂时无法识别类型的目标,这样选择无人机执行再识别的任务;一旦目标被确认为真目标,则无人机可以选择该目标进行交会;一旦无人机和目标满足了交会条件,无人机即可对目标进行攻击;目标被攻击后,其他无人机可对其进行毁伤评估,判断其状态,完全被摧毁或是仍然可以工作.从上述的描述可以看出,无人机对目标识别分类的准确程度是影响任务分配的首要因素.没有对目标正确的识别也就不会有合理的任务分配.为了简化目的,本文在建模时,认为无人机可以正确地对目标进行识别分类,而不会出现识别类型错误的情况.此外,值得注意的是,本文研究的对象是微小型无人机,其对目标的攻击是通过自身的战斗部起爆来实现的,即无人机实施攻击也意味着本身生命周期的结束.无人机的任务分配过程中需要考虑的因素包括:任务的优先级、时间约束以及任务路径的可飞性.任务的优先级是指对于每个被发现的目标根据其识别类型顺次执行相应的任务,例如经识别认为是真目标时,则应该先执行攻击任务,然后才能执行毁伤评估.时间约束是指给定的任务需要在一个特定的时间域内完成,超过了这个时间域,就可能意味着任务的失败,特别是在打击时间敏感目标的过程中,如果完成任务所需的时间过长,则很可能会丢失目标,从而使任务失败.如果假设所有无人机的飞行速度相同,那么任务路径越短,所对应的任务完成时间也就越短.任务路径的可飞性是指无人机在执行任务时所需飞过的路径满足运动学和动力学约束条件.2.1距离因素如果假设无人机飞行速度相同,则时间约束条件就转化为无人机与目标之间的距离因素.无人机与目标的距离越近,则完成任务的时间就越短,因此将该无人机分配给此目标的机率也就越大.用数学表达式表示如下:设距离因素对任务分配的影响为α1,则a1=w1d ij/d max.(1其中:d ij表示第j个无人机到第i个目标直接的距离;d max表示所有无人机中相对第i个目标的最大距离; w1为(0−1之间的一个数,表示距离因素对于任务分配影响程度的权重值,数值越大表明距离因素对任务分配的结果影响越大,反之则越小.2.2角度因素任务路径的可飞性要求飞行路径的最大曲率要满足无人机飞行性能的要求.在任务分配时,无人机所产生的路径受到多种不确定因素的影响,很难精确地对可飞路径加以量化描述.本文主要根据无人机当前的飞行方向与目标视线之间的夹角来描述产生任务路径的可飞性.如图1所示,θ表示无人机当前飞行方向与目标视线之间的夹角,虚线表示任务路径.由图1可以看出,目标1与无人机1生成的夹角θ11要小于目标2与无人机1生成的夹角θ21,相应的任务路径的曲率也较小,可飞性也就相应的越好;而对目标2而言,与无人机1生成的夹角θ21要大于与无人机2生成的夹角θ22,相应的任务路径曲率也较大,所以可飞性也就越差.因此,利用无人机当前的飞行方向与目标视线之间的夹角可大致地定量描述产生任务路径的可飞性.12θ11θ22θ21v2v12 1图1无人机可飞性示意图设无人机当前的飞行方向与目标视线之间的夹角对任务分配的影响为a2=w2θij/θmax.(2其中:θij为第j个无人机的飞行方向与第i个目标视线的夹角;θmax为无人机飞行方向与目标视线的最大夹角,根据夹角的定义,θmax=180;w2为飞行方向与目标实现夹角对于任务分配结果的影响程度,数值越大,表明对结果的影响越显著,反之则越微弱.2.3时间因素无人机剩余飞行时间主要用来评价执行任务的代价.例如在执行攻击任务时,选择一架刚出发的无人机要比选择一架燃油即将耗尽的无人机付出的代价大得多.因此,在进行任务分配时,尽可能将作战任务分配给剩余飞行时间少的无人机.对任务分配的影第9期李炜等:基于粒子群算法的多无人机任务分配方法a 3=w 3jt max.其中:t j 为无人机j 的剩余飞行时间;t max 为无人机最大的飞行时间;w 3为无人机剩余飞行时间对任务分配结果的影响程度,数值越大,表明剩余飞行时间对结果的影响越大,反之越小.综上所述,可构造无人机任务分配的代价函数为C (x ij =P i (α1+α2+α3=P i (w 1d ijd max +w 2θij θmax +w 3t j t max.(4其中:x ij 为j 无人机作用于i 目标;P i 为目标的识别概率,当P i 落入不同的识别置信区域时,分别判定为无法识别类型的目标、真目标、被攻击的目标;相对应地,将C (x ij 的定义域写为{R cost ,A cost ,B cost },分别为再识别任务代价、攻击任务代价和毁伤评估任务代价.对应不同的目标类型,式中的权重取值不同.2.4优化问题由此可将任务规划问题转化为寻找下列优化问题的最优解:Cost =minn ∑i =0C (x ij x ij .(5s .t .C (x ij ∈{R cost ,A cost ,B cost };(6n ∑ix ij =1,j =1,2,⋅⋅⋅;(7m ∑jx ij =1or 0,i =1,2,⋅⋅⋅;(8x ij ∈{0,1},i =1,2,⋅⋅⋅,j =1,2,⋅⋅⋅.(9其中:n 为目标的数量,m 为无人机的数量,i 为目标编号,j 为无人机编号,C (x ij 为i 无人机与j 目标之间的代价系数.约束条件(6表示代价系数只能是3种代价系数之一;约束条件(7表示对于任意一个目标,当前时刻只能有一个无人机对其发生作用;约束条件(8表示在任意时刻,任意一个无人机至多对一个目标发生作用,并假设无人机的数量大于等于各类目标的总数量,对于未与目标配对的无人机则继续执行搜索任务;约束条件(9表示x ij =0为(0-1变量,当j 无人机作用于i 目标时,x ij =1,否则x ij =0,表示如下:x ={1,子弹药j 作用于目标i ;0,否则.3粒子群算法求解粒子群优化算法是由美国的Kennedy 和Elberhart 受到鸟群觅食行为的启发,于1995年提出的.最初的设想是仿真简单的社会系统,研究解释复杂的社会行维搜索空间“流动”的,粒子在搜索空间内的位置变化是以一个个体成功地超过其他个体的社会心理意向为基础的.因此,群中粒子的变化受到其邻近粒子经验或知识的影响,一个粒子的搜索行为受到群中其他粒子的搜索行为的影响.粒子群算法具有计算的快速性和算法本身的易实现性,由于粒子群迁移过程是有方向性的,搜索过程中运用反馈原理并采用并行计算技术,具有较高的搜索效率,这是其他算法所不具备的优势.无人机的任务分配问题是离散变量问题,因此利用粒子群算法来进行优化问题求解时,需要将更新的速度离散化,粒子的位置也随之被离散化.具体方法是利用Miranda 和Fonscca 提出的概率舍入的方法[12],按速度更新后的数值到取值空间内每个整数的距离的概率比例进行舍入.3.1基本优化算法将n ∑i =0x ij 记为微粒X k ,其位置变化表现为编号为i 的目标和编号为j 的无人机之间的任务配对情况.它经历过的最好位置记为p best ,在群体所有微粒经历过的最好位置的索引号记为g best .微粒k 的速度用V k =(v k 1,v k 2,⋅⋅⋅,v kn 表示,对于每一代,v ki 根据如下方程迭代:v ki (t +1=w p v ki (t +c 1r 1(p ki (t −X ki (t +c 2r 2(p gi (t −X gi (t ,(10X ki (t +1=X ki (t +v ki (t +1.(11其中:w p 为线性递减权重[13];c 1,c 2为学习常数,r 1,r 2为介于0到1的随机数;p ki (t 为每个微粒到目前为止,所出现的最优位置;p gi (t 为所有微粒到目前位置,所出现的最优位置.在搜索时,微粒的位置被最大位置和最小位置限制,如果某微粒在某维的位置超出该维的最大位置或者最小位置(弹目的任务分配超过了目标数或无人机数范围,则该微粒的位置被限制为该维的最大位置或最小位置.同样,微粒的速度也被限制于最大速度和最小速度之间[14],具体公式如下:v ki ={v max ,v ki >v max ;−v max ,v ki <−v max .其中:v max 为设定的最大速度向量.当粒子速度过大时,将可导正回适当速度向量,如粒子往负向速度过大时,则会限定最大负向速度.3.2粒子群改进算法流程在任务分配的求解问题中,变量的取值是离散1362控制与决策第25卷的,所以为非连续的优化问题.在利用PSO算法进行优化时,必须进行变量的离散化:一方面需要将粒子的位置离散化,另一方面也要将更新速度离散化.同时更为重要的是,在利用PSO算法时,必须要满足约束条件(7和(8的要求.因此粒子在选择新位置的时候,并不是在全定义域内进行选择.粒子移动的位置表示该粒子对于任务分配的结果,目标的数目也是微粒的维数,粒子的更新速度为无人机和目标之间的任务配对的变化情况.根据约束条件要求,任意目标只能有一个无人机对其发生作用,任一无人机至多也只能对一个目标执行任务.因此在PSO算法的寻优过程中,微粒各维的最终位置应该是互异的,在本文中采用多次迭代的方法,直到各维变量的位置都不同时,才继续往下执行,具体的算法流程如图2所示.图2粒子群算法流程图Step1:初始化设置微粒群的规模,惯性权值,加速系数,最大允许迭代次数.Step2:针对每个微粒,生成随机的初始无人机和目标的任务配对,并计算目标评价函数.Step2.1:依次对每个目标分配一个无人机来执行作战任务,如果无人机和目标的任务分配出现同一个无人机对两个不同的目标执行任务时,则再重新分配,直到此类情况不再出现(不重复原则.Step2.2:当每个微粒的初始弹目任务分配满足要求时,按目标评价函数评价各微粒的初始适应值.Step3:根据公式计算各微粒新的速度,并对各微粒新的速度进行限幅处理.Step4:根据公式计算各微粒新的位置,并对各微粒新的位置进行限幅处理.Step5:当微粒处于新位置时,同时存在微粒对于无人机和目标的任务分配出现Step2.1的情况时,重新执行Step3和Step4,直到满足要求.Step6:按目标评价函数重新评价各微粒适应值.Step7:对每个微粒,比较其当前适应值和其个体经历过的最好适应值,若当前适应值更优,则令当前适应值为其个体历史最好的适应值,并保存当前位置为其个体历史最好位置(个体最优弹目任务分配.Step8:比较群体所有微粒的当前适应值和全局历史最好的适应值,若某微粒的当前适应值更优,则令该微粒的当前适应值为全局历史最好适应值,并保存该微粒的当前位置为全局历史最好位置(全局历史最优弹目任务分配.Step9:若满足停止条件,则搜索停止,输出搜索结果;否则,返回Step3继续搜索.Step10:g best为搜索到的最优值.粒子群改进算法伪码如下:初始化粒子数量、最大迭代次数、结束标志阈值、目标数量、无人机数量;For i=1粒子数计算每个粒子的初始位置(为每个目标分配无人机;计算粒子初始移动速度;End;DoFor i=1粒子数根据目标代价函数计算粒子p i的个体适应值;If此适应值优于此前该粒子最好位置p best的适应值更新p best值;End;End;从所有粒子中找出个体适应值最大的位置p best赋给g best,并记录该粒子的任务分配结果;For i=1粒子数根据公式更新p i的速度,速度被限制在[−v max, v max]之间;根据公式更新p i的位置,位置被限制在可行域上(可行的任务分配;End;While(当最优适应值大于结束标志域且迭代次数小于最大迭代数输出最优结果.4数值仿真为了验证本文提出的任务分配算法的性能,设定静止目标数量为5个,分别处于(300,10,(350,10, (400,10,(450,10和(500,10.其中:目标3为无法识别的目标,目标4为被攻击过的目标,其他目标都为第9期李炜等:基于粒子群算法的多无人机任务分配方法1363真目标.无人机的数量为50个,其x 坐标50开始,依次增大10;y 坐标都为500,速度方向都是指向y 轴的负半轴.分别设粒子数量为1000,2000,5000,最大迭代次数为100,惯性权值设为0.5.经过多次计算得出的最终结果为:第25号无人机对第1个目标执行攻击任务,第30号无人机对第2个目标执行攻击任务,第35号无人机对第3个目标执行再识别任务,第40号无人机对第4个目标执行毁伤评估的任务,第45号无人机对第5个目标执行攻击任务,最终的代价函数适应值为0.78.在粒子数设为1000时,经过100次的迭代会出现结果不最优的情况.而当粒子数设为5000时,每次计算都可以获得最优解.由此可以看出,粒子数的规模对寻找最优解有直接的影响,如图3所示.204060801000.80.911.1Na=5000Na=2000Na=1000图3适应函数值收敛曲线由图3可知,在粒子数较多时,经过较少的迭代次数(30代就可以收敛到最优值,而当粒子较少时,一般需要经过更多次的迭代才可以收敛到最优值.将无人机的飞行方向改为从与,x 轴正向呈−65˚开始,以一度的差值依次递减.经过多次计算得到的结果为:第25号无人机对第1个目标执行攻击任务,第32号无人机对第2个目标执行攻击任务,第35号无人机对第3个目标执行再识别任务,第38号无人机对第4个目标执行毁伤评估的任务,第40号无人机对第5个目标执行攻击任务,最终的代价函数适应值为1.187.此外,在此条件下,将权重值w 2从1.5调整到0.5时,最优结果又变为:第23号无人机对第1个目标执行攻击任务,第25号无人机对第2个目标执行攻击任务,第28号无人机对第3个目标执行再识别任务,第30号无人机对第4个目标执行毁伤评估的任务,第32号无人机对第5个目标执行攻击任务,最终的代价函数适应值为0.862.5结论多无人机的任务分配是多维互异离散变量寻优问题,对其求解是一项非常耗费计算的工作.利用概念清晰、搜索速度快、易于实现的粒子群算法来进行求解是一项非常好的选择.本文通过对速度更新和位置更新的多次迭代来适应多维变量互异性的要求,获得了比较好的寻优效果.从文中的数值仿真结果可以看出,在1000∼2000个粒子群规模的条件下,经过几十次迭代就可以找到最优解,耗费计算资源小,可满足机载计算机甚至是单片机的运算要求.因此,利用粒子群算法可以高效快速地解决多人机的任务分配问题.参考文献(References[1]David Frelinger,Joel Kvitky,William Stanley.Proliferated autonomous weapons[R].SantaMonica:RandCorporation.[2]Corey Schumacher,Phillip R Chandler,Steven Rasmussen.Task allocation for wide area search munitinos[D].Anchorage:Wright-Patterson Air Force Base,2002.[3]Robert Dunkel Ⅲ.Investigation of cooperative behavior in autonomous wide area search munitions[D].Ohio:Air Force Institute of Technology,2002.[4]Orhan Gozaydin.Analysis of cooperative behavior for autonomous wide area search munitions[R].Ohio:Air Force Institute of Technology,2002.[5]Kendall Nygard,Phillip Chandler,Meir Pachter.Dynamic network flow optimization models for air vehicle resource allocation[C].American Control Conf.Arlington,2001:25-27.[6]Schumacher C J,Chandler P R,Rasmussen S J.Task allocation for wide area search munitions via iterative network flow optimization [C].Proc of the AIAAGuidance,Navigation,and Control Conf.Monterey,2002:3472-3477.[7]姚宗信,李明,陈宗基.多机协同作战任务决策方法多智能体结构框架[J].电光与控制,2008,15(3:1-4.(Yao Z X,Li M,Chen Z J.Multi-agent framework of mission decision-making method for multi-aircraft cooperative combat[J].Eletronics Optics and Control,2008,15(3:1-4.[8]曹菊红,高晓光.多架无人机协同作战智能指挥控制系统[J].火力与指挥控制,2003,28(5:22-24.(Cao J H,Gao X G.Agent-based design for multi-ucav intelligent command and control cooperative system[J].Fire Control and Command Control,2003,28(5:22-24.[9]Ryan J L,Bailey T G,Moore J T,et al.Unmanned aerial vehicles (UA 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基于粒子群算法的多无人机任务分配作者：李士波来源：《软件导刊》2018年第07期摘要：多无人作战飞机任务分配是无人机协同控制的一项关键技术。

综合无人机后续攻击任务和影响无人机作战效能评估的各种因素，按照分阶段分配方法建立了多UCAV任务分配模型，并使用粒子群算法对建立的任务分配模型进行求解，将每个粒子的位置使用两个多维向量表示，两个向量分别采用两种不同方式同时进化。

该方法解决了分配模型复杂性带来的分配难题，取得了良好的分配效果。

关键词：任务分配；协同控制；无人作战飞机；粒子群优化DOI：10.11907/rjdk.173133中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号：1672-7800（2018）007-0193-03Abstract：Multi-UCAVmissionallocationisthekeytechniqueforcoordinatecontrol.Consideringtheconsequentattackmissi onandthemainfactorsthataffectcombatefficiencyassessment，themissionallocationmodelthatbasedondifferentstagesisestablished.Particleswarmoptimizationalgorith misproposedtosolvetheproblem，eachparticle’spositionisexpressedintwomulti-dimensionvectorsandthevectorsevolveindifferentmannerssynchronously，theevolvevalueisusedincostevaluationsubsequently.Thismethodhassolvedtheallocationproblemthatbrou ghtaboutthecomplexityoftheallocationmodelandreceivedgoodallocationresults.KeyWords：missionallocation；coordinatecontrol；unmannedcombataerialvehicle；particleswarmoptimization（PSO）0引言无人作战飞机（UnmannedCombatAerialVehicles，UCAV）从事的任务具有很大的危险性和复杂性，因此通常采用多架无人机共同执行任务的策略[1-3]。

基于粒子群算法求解多目标优化问题一、本文概述随着科技的快速发展和问题的日益复杂化，多目标优化问题在多个领域，如工程设计、经济管理、环境保护等，都显得愈发重要。

传统的优化方法在处理这类问题时，往往难以兼顾多个目标之间的冲突和矛盾，难以求得全局最优解。

因此，寻找一种能够高效处理多目标优化问题的方法，已成为当前研究的热点和难点。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种群体智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，已经在多个领域得到了广泛应用。

近年来，粒子群算法在多目标优化问题上的应用也取得了显著的成果。

本文旨在探讨基于粒子群算法求解多目标优化问题的原理、方法及其应用，为相关领域的研究提供参考和借鉴。

本文首先介绍多目标优化问题的基本概念和特性，分析传统优化方法在处理这类问题时的局限性。

然后，详细阐述粒子群算法的基本原理和流程，以及如何将粒子群算法应用于多目标优化问题。

接着，通过实例分析和实验验证，展示基于粒子群算法的多目标优化方法在实际问题中的应用效果，并分析其优缺点。

对基于粒子群算法的多目标优化方法的发展趋势和前景进行展望，为未来的研究提供方向和建议。

二、多目标优化问题概述多目标优化问题（Multi-Objective Optimization Problem, MOP）是一类广泛存在于工程实践、科学研究以及社会经济等各个领域中的复杂问题。

与单目标优化问题只寻求一个最优解不同，多目标优化问题涉及多个相互冲突的目标，这些目标通常难以同时达到最优。

因此，多目标优化问题的解不再是单一的最优解，而是一组在各个目标之间达到某种平衡的最优解的集合，称为Pareto最优解集。

多目标优化问题的数学模型通常可以描述为：在给定的决策空间内，寻找一组决策变量，使得多个目标函数同时达到最优。

这些目标函数可能是相互矛盾的，例如，在产品设计中，可能同时追求成本最低、性能最优和可靠性最高等多个目标，而这些目标往往难以同时达到最优。

基于多目标粒子群优化的无人机协同多任务分配
尹高扬;周绍磊;莫骏超;曹明川;康宇航
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2016(000)008
【摘要】将多无人机协同多任务分配问题描述为一个多目标优化问题.采用基于Pareto占优的多目标离散粒子群算法(MODPSO)对该问题进行求解.通过矩阵编码方式建立粒子与实际问题的映射,满足协同多任务分配的时序约束和多机协同约束.设计符合实际问题特点的粒子群位置和速度更新策略.仿真结果验证了所提模型和算法的有效性.
【总页数】5页(P7-11)
【作者】尹高扬;周绍磊;莫骏超;曹明川;康宇航
【作者单位】海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001;海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001;江西外语外贸职业学院,江西南昌330099;中国人民解放军91331部队修理厂,辽宁葫芦岛125106;海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001
【正文语种】中文
【中图分类】V249.122
【相关文献】
1.多无人机协同多任务分配研究 [J], 尹高扬;周绍磊;祁亚辉
2.基于离散粒子群优化的无人机协同多任务分配 [J], 梁国强;康宇航;邢志川;尹高
扬
3.基于自适应遗传算法的多无人机协同任务分配 [J], 王树朋;徐旺;刘湘德;邓小龙
4.基于改进合同网的异构无人机协同对地任务分配 [J], 廖承城;陶伟;刘韬
5.基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法求解无人机协同多任务分配问题[J], 王峰;张衡;韩孟臣;邢立宁
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基于粒子群算法的多目标优化问题研究一、引言随着各行各业的发展，许多问题的优化变得越来越复杂，不同的目标也需要在一定的限制条件下得到最好的解决方案。

多目标优化问题因其需要同时考虑多个目标而更加困难，因此需要一种高效而有效的算法解决。

粒子群算法(PSO)作为群体智能算法的一种，因其易于实现和全局搜索能力而成为应用最广泛的算法之一，在多目标优化问题中也有很好的表现。

本文将研究基于粒子群算法的多目标优化问题。

二、粒子群算法粒子群算法是模拟鸟群捕食行为而发展出来的一种群体智能算法，其核心思想是模拟所有粒子的位置和速度，在每个时间步更新粒子的速度和位置，通过不断迭代，搜索到全局最优解。

具体来说，粒子群算法的基本步骤如下：1.初始化粒子位置和速度；2.计算每个粒子的适应度值；3.记录全局最优解和个体最优解；4.更新速度和位置；5.重复2-4步骤，直至达到停止条件。

在更新速度和位置时，粒子的速度和位置受到自身和全局最优解的影响，其中自身影响称为认知因子(cognitive factor)，全局最优解的影响称为社会因子(social factor)。

通过调节这两个因子的权重，可以控制算法的搜索行为。

三、多目标优化问题多目标优化问题要求在一定的约束条件下，同时最小化或最大化多个目标函数。

例如，在工程设计中，需要考虑成本、重量、强度等多个因素，而这些因素之间通常存在着矛盾关系，需要在达到一定平衡的情况下得到最优方案。

具体来说，多目标优化问题的数学定义为：$$min_{x∈X}\ \{f(x)=(f_1(x),f_2(x),...,f_m(x))\}$$其中，$X$为问题的可行解集合，$m$为目标函数个数。

多目标优化问题需要使用一种多维坐标表示方法，这样才能方便地对多个目标函数进行比较。

四、基于粒子群算法的多目标优化问题研究在多目标优化问题中，粒子群算法需要进行一些改进才能达到更好的效果。

本文将介绍三种基于粒子群算法的改进算法。