[发明专利]一种不确定环境下的无人机集群协同目标分配设计方法

权利要求书

1.一种不确定环境下的无人机集群协同目标分配设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，设定在任务空间区域内，有n架出发位置相同或不同的无人机，预执行攻击m个散布在任务空间区域内不同位置的目标，将无人机集群协同目标分配问题抽象为优化问题，建立协同目标分配的目标函数；具体过程如下：

考虑优化问题的目的为剩余目标威胁值最小，且目标期望杀伤值最大，其协同目标分配的目标函数为：

式中，F表示剩余目标威胁值，E表示目标期望杀伤值，T_(u,i)表示第i个目标对第u个无人机的威胁值，r为导弹总数量，H_(k,i)表示第k枚导弹对第i个目标的杀伤概率，x_(k,i)表示第i个目标是否受到第k枚导弹的攻击，x_(k,i)＝1表示受到攻击，x_(k,i)＝0表示没有受到攻击；且

H_(k,i)＝β_wS_(k,i)K

式中，β_w为环境影响因子，0＜β_w＜1，S_(k,i)表示第k枚导弹所属的无人机对第i个目标的态势优势，S_(k,i)＝1-T_(u,i)，K为导弹理想杀伤概率；

步骤2，基于权重自适应的方法评估第i个目标对第u个无人机的威胁值，i＝1,...,m，u＝1,...,n；

步骤3，建立导弹理想杀伤概率模型，采用复合辛普森法求解导弹理想杀伤概率；

步骤4，结合模拟退火方法，采用自适应多目标优化算法SA-NSGAⅢ求解协同目标分配的目标函数，从而得到无人机集群协同目标攻击方案；具体过程如下：

步骤4.1，将目标函数中的目标期望杀伤值E转化为求最小值的形式即-E，给出一组随机解集，计算随机解集中所有解对应的目标函数值，所述目标函数值包括F和-E；

步骤4.2，对于当前迭代过程，对当前解集进行交叉和变异操作，得到新的解集，其中交叉和变异操作中的交叉值P_c和变异值P_m按照下式进行自适应变化：

式中，P_c1、P_c2分别为设定交叉概率的最大值、最小值，P_m1、P_m2分别为设定变异概率的最大值、最小值，分别为交叉和变异操作对应的目标函数宽度预计值，f_max为当前解集中所有解对应F值中的最大值，f_min为当前解集中所有解对应E值中的最小值，f_ave为当前解集中所有解对应F值的平均值与当前解集中所有解对应E值的平均值之和的平均值；

步骤4.3，根据步骤4.2得到的新的解集，求解目标函数值F和-E，将所有的F从大到小进行排序，对于排序前10％的F对应的解，采用模拟退火方法，在解附近随机拓展邻域，对新的解集进行更新，并采用Metropolis准则判断更新的解集中的每个解是否保留；判断当前退火温度T是否满足T＜T_min，T_min为终止温度，若满足则退火结束，若不满足则更新退火温度，再次进行退火；将所有的-E，从大到小进行排序，并进行上述相同的操作；

步骤4.4，采用自适应多目标优化算法SA-NSGAⅢ对步骤4.3得到的解集中的所有解进行选择；

步骤4.5，停止迭代判断条件，若在连续β个迭代过程中，满足|G(t)-G(t-1)|＜G_min,t＝2,...,β，则结束迭代，其中：

式中，G(t)、G(t-1)分别表示第t、t-1次迭代的熵，G_min为阈值，Γ_θ(t)表示第t次迭代的解中第θ个数据，Γ_θ(t-1)表示第t-1次迭代的解中第θ个数据，length为解的长度，N为规定的解的个数。