[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

摘要

本发明公开了一种不确定条件下多平台协同动态任务分配方法，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；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，设计了总体协同作战效能F1(t)和总体作战成本F2(t)；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。使用该方案能够以低计算代价获得较优的分配结果。

主权项

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，构建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。