多ucav协同控制中的任务分配模型及算法

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1、国防科技大学学报第28卷第3期JOURNALOFNATIONALUNIVERSITYOFDEFENSETECHNOLOGYVoI.28No.32006文章编号：1001-2486（2006）03-0083-06!多UCAV协同控制中的任务分配模型及算法霍霄华，陈岩，朱华勇，沈林成（国防科技大学机电工程与自动化学院，湖南长沙410073）摘要：任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素，综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对

2、UCAV执行任务的影响，建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型，并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。关键词：无人作战飞机；任务分配；协同控制；粒子群优化中图分类号：TP391文献标识码：AStudyonTaskAllocationModelandAlgorithmformulti-UCAVCooperativeControlHUOXiao-hua，CHENYan，ZHUHua-yong，SHENLin-cheng（CoIIegeofMechatronicsEngineeringandAutomat

3、ion，NationaIUniv.ofDefenseTechnoIogy，Changsha410073，China）Abstract：TaskaIIocationisoneofthecorestepstoeffectiveIyexpIoitthecapabiIitiesofcooperativecontroIofmuIti-UCAV.FactorsthateffectthethreekeytacticaIobjects，targetvaIuedamage，UCAVattritionsandtaskexpendingtimearean

4、aIyzed.ByintegratingthetwotypicaIinstancesincombat，thatismuIti-UCAVattackingthesametargetsimuItaneousIyandusingsoftkiIIweaponsystems，amuIti-UCAVcooperationtaskaIIocationmodeIforattackingtaskisformuIated.AnewaIgorithmbasedontheprincipIesofparticIeswarmoptimizationisprop

5、osed.SimuIationresuItsindicatethatthetaskaIIocationmodeIformuIatedinthispaperisrationaIandthePSObasedaIgorithmiseffective.Keywords：unmannedcombataeriaIvehicIe；taskaIIocation；cooperationcontroI；particIeswarmoptimization无人作战飞机（unmannedcombataeriaIvehicIe，UCAV）是无人机和战斗机的结合

6、，是下一代战斗机的［1］发展方向。UCAV能够完成各种复杂的攻势作战任务，如固定目标攻击、移动目标攻击、干扰、对敌防［2］［7］空压制、空空作战、战略攻击等。由于作战任务的多重性和复杂性，常使用多架UCAV协同作战。［2］近年来，多机协同控制已经成为无人机领域一个研究热点，而任务分配是多无人机协同控制的保障和［3-7］基础。多UCAV协同任务分配是指：在满足各项战术和技术指标的前提下，为了达到期望的作战目标，为［4］［12］［6］每个UCAV分配任务，即确定哪个UCAV执行哪项任务。研究者们使用线性规划、动态网络流等方法对多UCAV

7、任务分配问题进行建模，这些模型简单、易于实现，但目标函数过于简单，不能完全描述作战效果的关键指标。文献［4］以对目标的毁伤最大和我方损耗最小为任务分配的目标函数，较为全面地描述了多UCAV的作战目标，但没有考虑到UCAV执行任务的消耗时间这一重要因素，而完成任务的时间是反映作战效能的关键指标之一。文献［12］针对分布式的多UCAV协同控制，采用基于投标、竞标等市场机制的合同网方法，协调多个UCAV间的任务，具有通信量少、鲁棒性能好等优点，但各UCAV对自身收益和代价的评价局限于任务的平衡，没有考虑到自身的战术指标。任务分配属于NP-

8、完全问［3］题，求解困难，文献［3-4］分别采用遗传算法和粒子群优化算法对其求解，具有较强的鲁棒性和全局搜索能力。尤其是粒子群体算法易于实现、能够并发计算，因而受到广泛关注，文献［4］通过构造与可行!收稿日期：2005-12-28基金