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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達通信? ? ? ?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 ? ? ? ?無人機

物理應(yīng)用? ? ? ? ? ? ?機器學習

?? 內(nèi)容介紹

隨著無人機技術(shù)的飛速發(fā)展，多無人機協(xié)同作業(yè)已成為解決復(fù)雜任務(wù)的有效手段。任務(wù)分配是多無人機協(xié)同作業(yè)中的關(guān)鍵問題，需要考慮任務(wù)屬性、任務(wù)價值、任務(wù)時間窗等多種約束。本文提出了一種基于CBBA（Conflict-Based Branch-and-Bound Algorithm）算法的多無人機任務(wù)分配方法，該方法能夠有效處理上述約束，并提高任務(wù)分配的效率和質(zhì)量。

引言

多無人機協(xié)同作業(yè)具有廣闊的應(yīng)用前景，如貨物配送、環(huán)境監(jiān)測、應(yīng)急救援等。任務(wù)分配是多無人機協(xié)同作業(yè)中的核心問題，其目標是將任務(wù)分配給合適的無人機，以最大化任務(wù)收益并滿足各種約束。

任務(wù)分配模型

本文考慮的任務(wù)分配問題可以描述為：給定一組無人機和一組任務(wù)，每個任務(wù)具有屬性（如重量、體積）、價值和時間窗。目標是為每個任務(wù)分配一個無人機，使得：

• **任務(wù)屬性約束：**無人機能夠攜帶和運輸任務(wù)所需的物品。

• **任務(wù)價值約束：**任務(wù)分配方案的總價值最大化。

• **任務(wù)時間窗約束：**任務(wù)必須在指定的時間窗內(nèi)完成。

CBBA算法

CBBA算法是一種分支定界算法，用于解決具有沖突約束的組合優(yōu)化問題。本文將CBBA算法應(yīng)用于多無人機任務(wù)分配問題，具體步驟如下：

1. **初始化：**創(chuàng)建根節(jié)點，將所有無人機和任務(wù)放入根節(jié)點。

2. **分支：**從根節(jié)點開始，依次為每個無人機分配一個任務(wù)，形成子節(jié)點。

3. **沖突檢測：**檢查子節(jié)點中是否存在沖突，如任務(wù)屬性沖突、時間窗沖突等。

4. **定界：**計算子節(jié)點的上下界，用于剪枝。

5. **選擇：**根據(jù)上下界和沖突情況，選擇最優(yōu)的子節(jié)點繼續(xù)分支。

6. **回溯：**如果所有子節(jié)點都已探索完畢，則回溯到上一個節(jié)點，嘗試其他分支。

7. **終止：**當所有節(jié)點都已探索完畢，或達到預(yù)定的停止條件時，算法終止。

算法改進

為了提高CBBA算法的效率和質(zhì)量，本文進行了以下改進：

• **啟發(fā)式分支策略：**使用啟發(fā)式規(guī)則來選擇要分配任務(wù)的無人機，以減少分支數(shù)量。

• **沖突檢測加速：**利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法來加速沖突檢測過程。

• **并行計算：**將算法并行化，以利用多核CPU或GPU的計算能力。

仿真實驗

為了評估所提出的方法，本文進行了仿真實驗。實驗結(jié)果表明：

• **效率：**所提出的方法能夠在合理的時間內(nèi)求解大規(guī)模任務(wù)分配問題。

• **質(zhì)量：**所提出的方法能夠獲得高質(zhì)量的任務(wù)分配方案，最大化任務(wù)收益并滿足所有約束。

• **可擴展性：**所提出的方法具有良好的可擴展性，能夠處理數(shù)百個無人機和任務(wù)。

結(jié)論

本文提出了一種基于CBBA算法的多無人機任務(wù)分配方法，該方法能夠有效處理任務(wù)屬性、任務(wù)價值、任務(wù)時間窗等多種約束。通過啟發(fā)式分支策略、沖突檢測加速和并行計算等改進，提高了算法的效率和質(zhì)量。仿真實驗表明，所提出的方法具有良好的性能，可用于解決實際中的多無人機任務(wù)分配問題。

?? 部分代碼

------------------------------------------%?function [score minStart maxStart] = Scoring_CalcScore(CBBA_Params,agent,taskCurr,taskPrev,timePrev,taskNext,timeNext)    if((agent.type == CBBA_Params.AGENT_TYPES.QUAD) || ...   (agent.type == CBBA_Params.AGENT_TYPES.CAR)),?     if(isempty(taskPrev)), % First task in path        % Compute start time of task        dt = sqrt((agent.x-taskCurr.x)^2 + (agent.y-taskCurr.y)^2 + (agent.z-taskCurr.z)^2)/agent.nom_vel;        minStart = max(taskCurr.start, agent.avail + dt);    else % Not first task in path        dt = sqrt((taskPrev.x-taskCurr.x)^2 + (taskPrev.y-taskCurr.y)^2 + (taskPrev.z-taskCurr.z)^2)/agent.nom_vel;        minStart = max(taskCurr.start, timePrev + taskPrev.duration + dt); %i have to have time to do task at j-1 and go to task m    end        if(isempty(taskNext)), % Last task in path        maxStart = taskCurr.end;    else % Not last task, check if we can still make promised task        dt = sqrt((taskNext.x-taskCurr.x)^2 + (taskNext.y-taskCurr.y)^2 + (taskNext.z-taskCurr.z)^2)/agent.nom_vel;        maxStart = min(taskCurr.end, timeNext - taskCurr.duration - dt); %i have to have time to do task m and fly to task at j+1    end?    % Compute score    reward = taskCurr.value*exp(-taskCurr.lambda*(minStart-taskCurr.start));?    % Subtract fuel cost.  Implement constant fuel to ensure DMG.    % NOTE: This is a fake score since it double counts fuel.  Should    % not be used when comparing to optimal score.  Need to compute    % real score of CBBA paths once CBBA algorithm has finished    % running.    penalty = agent.fuel*sqrt((agent.x-taskCurr.x)^2 + (agent.y-taskCurr.y)^2 + (agent.z-taskCurr.z)^2);?    score = reward - penalty;?% FOR USER TO DO:  Define score function for specialized agents, for example:% elseif(agent.type == CBBA_Params.AGENT_TYPES.NEW_AGENT), ...  ?% Need to define score, minStart and maxStart?else    disp('Unknown agent type')end?return?

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1] 孟憲禎.戰(zhàn)場環(huán)境下多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃技術(shù)研究[D].哈爾濱工程大學,2021.

[2] 魏兆恬a,b.考慮時間窗約束的多無人機任務(wù)分配[J].電光與控制, 2022, 29(8):6.DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2022.08.004.

[3] 賈濤,徐海航,顏鴻濤,等.異構(gòu)無人機集群的分布式多智能體任務(wù)規(guī)劃[J].南京航空航天大學學報：英文版, 2020, 37(4):11.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(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選址優(yōu)化、背包問題、 風電場布局、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)點部署、 輸電線路臺風監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機組優(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 機器學習和深度學習方面

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極限學習機系列時序、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-858261.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隨機森林時序、回歸預(yù)測和分類

2.13 BLS寬度學習時序、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集成學習時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類

方向涵蓋風電預(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、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(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、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、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）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、 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 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機路徑規(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、雷達信號處理、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 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長 金屬腐蝕

9 雷達方面

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CBBA算法帶有任務(wù)屬性、任務(wù)價值、任務(wù)時間窗等多種約束下多無人機任務(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)！