[发明专利]一种基于分布协同拍卖的无人机蜂群任务分配算法

权利要求书

1.一种基于分布协同拍卖的无人机蜂群任务分配算法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、进行目标分配的初始化，确定任务目标；各UAV针对所有目标构造所有的单机方案，并计算这些方案的价值、代价和竞拍函数；

步骤2、初始化计算结束后，利用“两阶段”拍卖算法随机生成UAV的竞拍顺序，启动拍卖过程，轮到竞拍的UAV根据贪婪法则竞拍到自己的方案，然后各UAV更新其目标价值参数；

所述“两阶段”拍卖算法包括上层决策函数和下层报价函数；

上层决策函数的功能在于利用态势判断决定下层拍卖的任务类型；上层决策函数T_j具体如下：

式中，V_score是战场价值分；Th_score是战场威胁分；Hr_score是战场盲区分；通过影响因素归一化系数k_v，k_th，k_hr将三者统一量纲，并在比较中取最大分当作战场当前主要因素Class_{T}并选取对应的任务类型子集{T_classi}作为拍卖任务集；所述下层报价函数用来在众多无人机的报价中寻找最优报价作为拍卖的中标者；在“两阶段”拍卖算法中，各无人机对于待拍卖的任务T_typical来说，其下层报价函数具体如下：

式中，下层报价函数f(U_i(T_typical))由收益函数Benefit(U_i(T_typical))与类型代价函数Cost^type(U_i(T_typical))组成；类型代价函数的计算中k_matchcost(U_iT_typical)表示类型匹配代价系数，与无人机U_i和任务T_typical的类型对应关系有关，D(U_i(T_typical))表示规划距离，由于异构无人机拥有不同的速度因此用距离除以速度speed当作执行任务的时间代价而非同构时使用的距离代价；

步骤3、所有的UAV完成竞拍后，一轮拍卖结束，得到目标分配方案；

步骤4、当时间或资源允许时，算法生成新的竞拍顺序，展开新一轮拍卖，拍卖结果若优于以前的方案则取代之；当时间或资源超出限制时，算法停止，给出当前最优的分配方案；

执行流程如下：

Step1：初始化任务空间，生成类型任务集{T_atc,T_inv,T_cht}，无人机集{U_atc,U_inv,U_cht}，与约束集{R}，设定交叉代价系数矩阵K_matchcost；

Step2：检查结束条件，若不满足则循环执行Step3～Step6；

Step3：开始上层决策：计算态势分V_score,Th_score,Hr_score，确定待拍卖任务类型子集{T_classi}；

Step4：在任务类型子集中寻找对应属性分最高的任务T_typical，发布任务；

Step5：其他无人机给出对于该发布任务的下层报价函数f(U_i(T_typical))；

Step6：最高报价者成功中标获得该任务，并更新战场属性与态势评估；

Step7：满足结束条件后输出最后结果，程序结束。