[发明专利]一种不确定条件下多平台协同动态任务分配方法

权利要求书

1.一种不确定条件下多平台协同动态任务分配方法，其特征在于，包括：

生成含P个个体的初始种群，每个个体为一个分配方案；一个分配方案由多个四元数(s,i,j,k)组成；四元数(s,i,j,k)表示武器平台i和传感平台j在阶段s同时分配给目标k；将四元数(s,i,j,k)转换为武器平台的分配方案X＝{x_sik}和传感平台的分配方案Y＝{y_sjk}，x_sik＝1表示目标k在阶段s分配给武器平台i，y_sjk＝1表示目标k在阶段s分配给传感平台j；

考虑武器平台和传感平台间的耦合以及不确定条件下的作战效能，基于Soyster鲁棒模型改进得到鲁棒动态协同任务分配模型，包括F₁(t)和F₂(t)：

F₁(t)为当前阶段t至S阶段的武器平台和传感平台的总体协同作战效能：

F₂(t)为当前阶段t至S阶段的武器平台和传感平台的总体作战成本：

其中，S为整个作战时长所包含的总阶段数，t为执行任务分配时所处的当前阶段；W,Q,T分别为武器平台数量、传感平台数量和目标数量，q_jk(s)为传感平台j在阶段s对目标k的跟踪性能；p_ik(s)为传感平台高效指引条件下武器平台i在阶段s对目标k的毁伤概率；v_k为目标k的威胁度；γ_iks为武器平台i在阶段s拦截目标k的毁伤概率p_ik(s)不确定程度；γ_jks为传感平台j在阶段s跟踪目标k的跟踪性能q_jk(s)不确定程度；σ为鲁棒调节因子，用于调节对不确定性的鲁棒水平；c_i为单阶段使用武器平台i的成本；d_j为单阶段使用传感平台j的成本；

以最大化F₁(t)和最小化F₂(t)为目标函数，进行种群的遗传迭代，得到最终的分配方案。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据战场态势，预估整个防空作战时长，建立作战阶段S；在每个作战阶段s进行分配方案的重新分配，每次分配时根据战场态势更新F₁(t)和F₂(t)计算公式中的各分配参数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成含P个个体的初始种群为：在空分配方案的基础上，每次加入一个具有最大效费比的四元数(s,i,j,k)至分配方案中以迭代地构造启发式初始种群；所述最大效费比是指：加入的这个四元数为分配方案带来的作战效能的提升与作战成本的提升之比。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述迭代地构造启发式初始种群的过程包括：

步骤201：置种群Pop为空，初始化分配方案X和Y为全零矩阵，即空分配方案；

S202：找到所有可行的四元数，存于集合AQS中；

S203：计算AQS中每个四元数对应的效费比r_(s,i,j,k)＝△F₁/△F₂；其中，△F₁和△F₂分别为总体协同作战效能F₁(t)和总体作战成本F₂(t)在当前分配方案下，加入与不加入四元数(s,i,j,k)的差值；选取具有最大效费比的四元数加入分配方案X和Y中；

S204：根据模型弹药约束、武器平台火力通道约束和传感平台跟踪通道约束，删除掉AQS中不满足约束的所有四元数以更新AQS；

S205：将当前分配方案X和Y作为种群中的个体，加入Pop中；

S206：如果Pop中个体数据超过设定的数目U，UP，则随机删除一个个体；

S207：如果AQS不为空，则返回S203；否则执行步骤208；

S208：随机插入若干个随机生成的个体，使得Pop中个体总数目为P，此时Pop为生成的初始种群。