基于不完备区间信息的多无人机任务分配

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1、第329第4期沈阳航空航天大学学报V01．32No．42015年8月JournalofShenyangAerospaceUniversityAug．2015文章编号：2095—1248(2015)04—0050-07基于不完备区间信息的多无人机任务分配陈侠1，胡显伟2(1．沈阳航空航天大学自动化学院，沈阳110136；2．沈阳市化工学校化机系，沈阳110122)摘要：在无人机作战系统中，多无人机(UCAV)任务分配问题是一个重要研究课题。给出了一种不完备信息环境下的多无人机任务分配方法。首先考虑了任务分配的各项指标，并分析指标中的不完备信息，然后通过建

2、立区间可能度公式，采用粒子群方法(PSO)，给出了多无人机任务分配方法。最后通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性，可以有效且合理地解决不确定环境下的多无人机任务分配问题。关键词：多无人机；不完备信息；粒子群算法；任务分配中图分类号：TP391．9文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2015．04．009Multi-UCAVtaskassignmentbasedonincompleteintervalinformationCHENXial，HUXian．wei2(1．CollegeofAutomation，Shen

3、yangAerospaceUniversity，Shenyang110136，China；2．DepartmentofChemicalProcessEquipment，ShenyangChemicalIndustrySchool，Shenyang110122，China)Abstract：IntheUCAVcombatsystem，thetaskassignmentofmulti-UCAVisoneofthekeytechnologiesoftaskassigningsystem．Themethodofthemulti—UCAVtaskassignme

4、ntispresentedbasedonincompleteinformationenvironmentinthispaper．First，theindicatorsoftaskassignmentareconsidered，ofwhichthein-completeinformationisanalyzed．Thenaccordingtothepossibilityformulaonintervalnumbers，themulti-UCAVtaskassignmentisputforwardbyusingPSO．Finally，thefeasibif

5、ityandeffectivenessofthemethodareverifiedbysimulation，whichcaneffectivelyandreasonablysolvetheproblemofmulti—UCAVtaskas—signmentundertheuncertainconditions．Keywords：Multi-UCAV；incompleteinformation；PSO；taskassignment随着作战环境的日益复杂，无人机作战任务也日益多样化，多机作战能够实现攻击多个敌方目标，且提高其杀伤概率，因而将成为未来空战的主

6、流趋势。而多无人机任务分配是研究空战问题的重要课题，目前任务分配研究方法主要有：多旅行商问题模型⋯、车辆路径问题模型旧j、动态网络流模型【3J、混合整数线性规划模型H』。多UCAV(UnmannedCombatAerialVehicles)协同任务分配求解方法主要包含多目标整数规划、分支定界、网络流量优化方法、蚁群算法∞。、遗传算法M一7j、基于市场竞拍机制算法HJ、粒子群优化算法旧。等。虽然各国对于多无人机任务分配问题收稿日期：2015—03—19基金项目：国家自然科学基金(项目编号：61074159)；沈阳科技资助项目(项目编号：14042200、

7、14231129)作者简介：陈侠(1962一)，女，辽宁新民人，教授，博士(后)，主要研究方向：无人机任务规划，E·mail：xiachenll08@163．com。第4期陈侠，等：基于不完备区间信息的多无人机任务分配51取得了大量的科研成果，可是在已经获得的成果中，我们获得的战场信息往往都是确定的。然而实际上，由于无人机在战场环境中受到各种干扰及传感器精度的限制，获得的信息大多是不完全信息，在数学上将其描述成不完备信息。所以，在不确定环境情况下，需要把不完备的信息转化成完备信息。因此，基于不完备信息的多UCAV任务分配是一个新的重要课题。在现有的文献

8、中，仍未有基于不完备信息的多无人机任务分配研究的报道。本文将粒子群算法和区间可能度公式结合，提