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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)通信? ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

物理應(yīng)用? ? ? ? ? ? ?機(jī)器學(xué)習(xí)

?? 內(nèi)容介紹

隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，多無人機(jī)協(xié)作任務(wù)分配已成為一個重要的研究領(lǐng)域。在現(xiàn)實(shí)場景中，無人機(jī)任務(wù)分配通常會受到協(xié)同式干擾的影響，這會給任務(wù)分配帶來新的挑戰(zhàn)。本文將探討協(xié)同式干擾下的多無人機(jī)任務(wù)分配問題，并提出一種基于協(xié)同式干擾的優(yōu)化任務(wù)分配算法。

協(xié)同式干擾

協(xié)同式干擾是指多個無人機(jī)同時執(zhí)行任務(wù)時，它們之間的相互影響。這種影響可以是正面的，也可以是負(fù)面的。正面的協(xié)同式干擾可以提高任務(wù)執(zhí)行效率，而負(fù)面的協(xié)同式干擾則會降低任務(wù)執(zhí)行效率。

協(xié)同式干擾的主要影響因素包括：

• **任務(wù)沖突：**當(dāng)多個無人機(jī)執(zhí)行相同或相似的任務(wù)時，它們之間可能會發(fā)生任務(wù)沖突。任務(wù)沖突會導(dǎo)致無人機(jī)之間爭奪資源，從而降低任務(wù)執(zhí)行效率。

• **路徑?jīng)_突：**當(dāng)多個無人機(jī)執(zhí)行不同的任務(wù)時，它們的飛行路徑可能會發(fā)生沖突。路徑?jīng)_突會導(dǎo)致無人機(jī)之間發(fā)生碰撞，從而降低任務(wù)執(zhí)行效率。

• **通信干擾：**當(dāng)多個無人機(jī)同時進(jìn)行通信時，它們之間的通信信號可能會相互干擾。通信干擾會導(dǎo)致無人機(jī)之間無法有效通信，從而降低任務(wù)執(zhí)行效率。

優(yōu)化任務(wù)分配算法

為了解決協(xié)同式干擾下的多無人機(jī)任務(wù)分配問題，本文提出了一種基于協(xié)同式干擾的優(yōu)化任務(wù)分配算法。該算法主要包括以下步驟：

1. **任務(wù)建模：**將任務(wù)分配問題建模為一個多目標(biāo)優(yōu)化問題，目標(biāo)函數(shù)包括任務(wù)執(zhí)行時間、任務(wù)執(zhí)行成本和協(xié)同式干擾。

2. **協(xié)同式干擾評估：**評估協(xié)同式干擾對任務(wù)分配的影響。協(xié)同式干擾評估可以采用仿真或建模的方法。

3. **任務(wù)分配優(yōu)化：**根據(jù)任務(wù)建模和協(xié)同式干擾評估，優(yōu)化任務(wù)分配方案。任務(wù)分配優(yōu)化可以使用貪心算法、遺傳算法或粒子群算法等優(yōu)化方法。

4. **任務(wù)執(zhí)行：**根據(jù)優(yōu)化后的任務(wù)分配方案，執(zhí)行任務(wù)。任務(wù)執(zhí)行過程中，需要實(shí)時監(jiān)控協(xié)同式干擾，并根據(jù)需要調(diào)整任務(wù)分配方案。

算法性能評估

本文通過仿真實(shí)驗(yàn)對所提出的算法進(jìn)行了性能評估。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以有效降低協(xié)同式干擾的影響，提高任務(wù)執(zhí)行效率。

結(jié)論

協(xié)同式干擾是多無人機(jī)任務(wù)分配中需要考慮的重要因素。本文提出的基于協(xié)同式干擾的優(yōu)化任務(wù)分配算法可以有效解決協(xié)同式干擾下的多無人機(jī)任務(wù)分配問題，提高任務(wù)執(zhí)行效率。未來研究可以進(jìn)一步探索協(xié)同式干擾的建模方法和任務(wù)分配優(yōu)化算法的改進(jìn)。

?? 部分代碼

function out = randint(varargin)%%%WARNING: This is an obsolete function and may be removed in the future.%         Please use RANDI instead.%%%RANDINT Generate matrix of uniformly distributed random integers.%   OUT = RANDINT generates a "0" or "1" with equal probability.%%   OUT = RANDINT(M) generates an M-by-M matrix of random binary numbers.%   "0" and "1" occur with equal probability.%%   OUT = RANDINT(M,N) generates an M-by-N matrix of random binary numbers.%   "0" and "1" occur with equal probability.%%   OUT = RANDINT(M,N,IRANGE) generates an M-by-N matrix of random integers.%%   IRANGE can be either a scalar or a two-element vector:%   Scalar : If IRANGE is a positive integer, then the output integer%            range is [0, IRANGE-1].  If IRANGE is a negative integer,%            then the output integer range is [IRANGE+1, 0].%   Vector : If IRANGE is a two-element vector, then the output%            integer range is [IRANGE(1), IRANGE(2)].%%   OUT = RANDINT(M,N,IRANGE,STATE) causes RAND to use the generator%   determined by the 'state' method, and initializes the state of that%   generator using the value of STATE.%%   Examples:%       r1 = randint(2,3)                 %       r2 = randint(2,3,4)%       r3 = randint(2,3,-4)              %       r4 = randint(2,3,[-2 2])%%   See also RAND, RANDSRC, RANDERR.?%   Copyright 1996-2012 The MathWorks, Inc.?warning(message('comm:system:warnobsolete:obsoleteReplace', 'RANDI'));?% Basic function setup.error(nargchk(0,4,nargin,'struct'));?% --- Placeholder for the signature string.sigStr = '';m = [];n = [];range = [];state = [];?% --- Identify string and numeric argumentsfor i=1:nargin   if(i>1)      sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';   end;   % --- Assign the string and numeric flags   if(isnumeric(varargin{i}))      sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';   else      error(message('comm:randint:InvalidArg'));   end;end;?% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr   % --- randint   case ''?   % --- randint(m)   case 'n'      m    = varargin{1};?  % --- randint(m, n)  case 'n/n'      m    = varargin{1};      n    = varargin{2};?  % --- randint(m, n, range)  case 'n/n/n'      m    = varargin{1};      n    = varargin{2};      range = varargin{3};?  % --- randint(m, n, range, state)  case 'n/n/n/n'      m    = varargin{1};      n    = varargin{2};      range = varargin{3};      state = varargin{4};?   % --- If the parameter list does not match one of these signatures.   otherwise      error(message('comm:randint:InvalidSyntax'));end;?if isempty(m)   m = 1;endif isempty(n)   n = m;endif isempty(range)   range = [0, 1];end?len_range = size(range,1) * size(range,2);?% Typical error-checking.if all(length(m) > 1) || all(length(n) > 1)   error(message('comm:randint:InvalidMatrixDims'));elseif (floor(m) ~= m) || (floor(n) ~= n) || (~isreal(m)) || (~isreal(n))   error(message('comm:randint:NonIntegerMatrixDims'));elseif (m < 0) || (n < 0)   error(message('comm:randint:NonPositiveMatrixDims'));elseif (~isfinite(m)) || (~isfinite(n))   error(message('comm:randint:NonFiniteMatrixDims'));elseif len_range > 2   error(message('comm:randint:InvalidIrange'));elseif max(max(floor(range) ~= range)) || (~isreal(range)) || all(~isfinite(range))   error(message('comm:randint:NonIntIrange'));end?% If the IRANGE is specified as a scalar.if len_range < 2    if range < 0        range = [range+1, 0];    elseif range > 0        range = [0, range-1];    else        range = [0, 0];    % Special case of zero range.    endend?% Make sure IRANGE is ordered properly.range = sort(range);?% Calculate the range the distance for the random number generator.distance = range(2) - range(1);?% Set the initial state if specified.if ~isempty(state)   rand('state', state);end?% Generate the random numbers.r = floor(rand(m, n) * (distance+1));?% Offset the numbers to the specified value.out = ones(m,n)*range(1);out = out + r;?% [EOF] randint.m?

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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?? ?私信完整代碼和數(shù)據(jù)獲取及論文數(shù)模仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類

2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時序、回歸預(yù)測和分類

2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時序、回歸預(yù)測和分類

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類

2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸\預(yù)測和分類

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類

2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-842473.html

2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類

2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測

2.12 RF隨機(jī)森林時序、回歸預(yù)測和分類

2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時序、回歸預(yù)測和分類

2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和分類

2.16 時序、回歸預(yù)測和分類

2.17 時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類

2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類

方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、用電量預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃（EVRP）、 雙層車輛路徑規(guī)劃（2E-VRP）、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲巡邏

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置、有序充電

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長 金屬腐蝕

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于【任務(wù)分配】基于協(xié)同式干擾多無人機(jī)任務(wù)分配附Matlab代碼的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！