基于拍卖鸽群优化算法的多无人机追踪分布式任务分配

• 全文链接
• 请求原文

作   者：

胡超芳;  宋思涵;  徐嘉均;  王迪迪; 

作者机构：

天津大学电气自动化与信息工程学院; 

关键词：

鸽群优化;  拍卖;  无人机;  任务分配;  目标追踪; 

期刊名称：

天津大学学报(自然科学与工程技术版)

i s s n：

0493-2137

年卷期：

2024 年 57 卷 004 期

页   码：

403-414

摘   要：

无人机技术已经广泛应用于各种研究领域,任务分配是多无人机协同的关键技术之一,对多无人机任务完成质量的影响极大,针对多个目标追踪场景下的多无人机任务分配问题,提出了一种基于拍卖鸽群优化(auction-PIO)算法的分布式分配方法.首先采用追踪总距离、分配均衡性、任务完成时间 3 个性能指标,结合追踪任务约束条件,建立了分布式多指标 0/1 整数规划模型.然后以拍卖策略作为分布式优化框架,无人机作为拍卖者对地面目标进行竞拍出价,通过多轮竞拍确定任务分配方案.为提高拍卖分配的最优性,增强了各无人机间的共享信息量,进而使无人机可对所有目标进行竞拍出价,并引入 PIO 算法更新各无人机的竞拍价格,将鸽子位置编码为无人机对各地面目标的竞拍增价,利用地图指南针算子和地标算子迭代更新种群位置,实现对无人机竞拍价格的优化更新.在此基础上,设计基于目标优先级的解算策略,用于将竞价矩阵和距离矩阵解算为任务分配方案,并进行了算法的计算复杂度分析.最后对所提拍卖鸽群优化算法分别进行了数值仿真、Gazebo虚拟仿真和实机户外飞行实验,结果表明:所提算法拥有良好的任务分配性能,不但在数值仿真对比中,优化性能比经典拍卖算法提高了 12.16%,而且虚拟仿真和户外实验也说明算法能够满足实用性要求.