[发明专利]一种基于性能影响算法的多无人机任务分配方法

权利要求书

1.一种基于性能影响算法的多无人机任务分配方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤1：设任务环境中有N_t个任务，其中重要任务为|T₁|个，N_u个无人机，每个无人机最多能够执行L_t个任务，其中N_tN_ugL_t，根据任务环境中的实际信息，确定每个无人机v_i的类型和位置坐标其中i＝1,...,N_u，初始化各无人机的任务列表a_i为空；根据任务环境确定各无人机的巡航速度V_i，并根据每个任务对整体任务环境的重要程度确定自身的静态回报确定每个任务t_j,j＝1,...,N_t的位置坐标每个任务的类型，并确定任务是否为重要任务；

步骤2：每个无人机独立执行任务添加阶段；首先每个无人机v_i根据自身类型和所有任务的类型确定自身能够执行的未分配任务的集合M_i，然后根据公式(1)计算集合M_i中所有任务的添加性能影响值，即添加任务t_k后，整个任务分配方案获得总收益的变化值：

其中，为无人机v_i添加任务t_k所获得的添加性能影响值，表示在任务列表a_i的第l个位置添加任务t_k，表示当无人机v_i顺着自身的任务列表a_i执行任务t_z时获得的回报，λ为任务回报的消减参数，τ_iz为无人机v_i顺着任务列表a_i到达任务t_z的时间，τ_zstart为任务t_z的最晚可被执行的时间，若任务到达时间τ_iz晚于任务最晚开始时间，则添加性能影响值为0；最终无人机v_i针对所有任务形成添加性能影响列表定义即表示列表的第k个元素为无人机v_i添加任务t_k产生的添加性能影响值；至此所有无人机都得到自身的添加性能影响列表，来记录若自身添加所有任务可能得到的添加性能影响值；

然后按照公式(2)计算无人机v_i从自身任务列表a_i中删除任务t_k所获得的移除性能影响值：

其中w_k(a_iΘt_k)为无人机v_i删除任务t_k所获得的删除性能影响值，a_iΘt_k表示从任务列表a_i中删除任务t_k；若任务t_k未被分配，则无人机v_i删除任务t_k的删除性能影响值为0；无人机v_i针对所有任务计算出删除性能影响值，形成删除性能影响列表其中γ_i,k＝w_k(a_iΘt_k)，表示列表γ_i的第k个元素为无人机v_i删除任务t_k产生的删除性能影响值；至此所有无人机都得到了自身的删除性能影响列表，来记录若自身删除所有任务所可能得到的删除性能影响值；

步骤3：每个无人机v_i根据公式(3)选出最大添加性能影响值与删除性能影响值差值的任务t_g：

将任务t_g添加至自身任务列表a_i中的对应位置，该位置为计算任务t_g的添加性能影响值时所计算出来的最佳插入位置；

无人机v_i在每添加一个任务之后，形成新的任务列表a_i，然后更新所有任务的删除性能影响值，每个无人机在忽略自身有限能力L_t约束的前提下，局部地添加任务至自身任务列表直至无法再添加任何任务；此时，每个无人机得到初步的任务列表，形成初步全局任务方案

步骤4：定义一个获胜无人机列表其中β_i,j表示无人机v_i认为任务t_j被分配给的无人机的序号；

首先每个无人机v_i利用全连接通信网络与其他无人机v_j进行通讯，其中j≠i，在接收到其他无人机v_j的删除性能影响列表γ_j和无人机v_j认为的获胜无人机列表β_j后，无人机v_i首先比对自身获胜无人机列表β_i与无人机v_j的获胜无人机列表β_j，确定自身任务列表a_i中的冲突任务集合C_i＝a_i[β_i(a_i)≠v_i]，然后确定删除性能影响列表γ_i中任务t_k∈C_i的删除性能影响值γ_i,k，并确定无人机v_j删除性能影响列表γ_j中冲突任务t_k∈C_i的删除性能影响值γ_j,k，通过比较γ_i,k与γ_j,k的大小后利用冲突消解程序的决策规则更新γ_i,k的值和对应的获胜无人机β_i,k；

除此之外，每个无人机在与其他无人机通讯后，定义一个新的仅次于获胜删除性能影响值大小的第二删除性能影响列表u_i及与u_i对应的第二获胜无人机列表ξ_i，用以在任务修剪阶段保证重要任务的分配；同时，定义一个时间戳s_i表示无人机v_i最后更新删除性能影响列表γ_i、获胜无人机列表β_i、第二删除性能影响列表u_i与第二获胜无人机列表ξ_i的时间；无人机v_i在接收到v_j传来的信息后按照冲突消解程序的决策规则的更新规则更新五个列表信息γ_i、β_i、u_i、ξ_i与s_i，更新规则为冲突消解程序的决策规则，直至所有无人机对上述五个信息列表达到一致；

步骤5：在冲突任务删除阶段，每个无人机v_i在得到经步骤4更新后达到一致的删除性能影响列表γ_i^◇、获胜无人机列表β_i^◇、第二删除性能影响列表u_i与第二获胜无人机列表ξ_i之后，根据公式(4)选择冲突任务集合中删除性能影响值最大的冲突任务t_z：

无人机v_i将冲突任务t_z从任务列表a_i和冲突任务集合C_i中删除，然后重新计算更新γ_i^◇，重复计算公式(4)直至冲突任务集合C_i为空；

步骤6：重复步骤2-步骤5，若在五个迭代循环中所有无人机都不能再添加任何任务，则得到一个不考虑无人机有限能力约束的无冲突多无人机任务分配方案由于步骤2-步骤5得到的多无人机任务分配方案未考虑各无人机自身存在的有限能力L_t约束，因此首先判断是否所有无人机都满足|a_i|≤L_t，若满足，则直接输出步骤5所得到的无冲突任务分配方案为最终结果；若无人机v_i满足|a_i|L_t，则所有无人机执行新一轮的任务修剪阶段并确定自身需要删除的任务数量n_id＝|a_i|-L_t，使最终输出的多无人机任务分配方案能够在满足能力限制的同时保证重要任务的分配；

所述任务修剪阶段中，每个无人机根据是否为重要任务、此任务是否具有第二获胜无人机、此任务的第二获胜无人机的任务列表长度，这个三项因素将自身任务列表中的所有任务分类成6个集合χ_i1～χ_i6，其中χ_i1集合中存储的任务为非重要任务，此任务有对应的第二获胜无人机，且第二获胜无人机的任务数量未超过最大可执行任务数量；其中χ_i2集合中存储的任务为：非重要任务，此任务有对应的第二获胜无人机，但第二获胜无人机的任务数量已满或超过最大可执行任务数量；其中χ_i3集合中存储的任务为：非重要任务，此任务无对应的第二获胜无人机；其中χ_i4集合中存储的任务为：重要任务，此任务有对应的第二获胜无人机，且第二获胜无人机的任务数量未超过最大可执行任务数量；其中χ_i5集合中存储的任务为：重要任务，此任务有对应的第二获胜无人机，但第二获胜无人机的任务数量已满或超过最大可执行任务数量；其中χ_i6集合中存储的任务为：非重要任务，此任务无对应的第二获胜无人机，如公式(5)所示：

X_i6＝{j∈a_iand j∈T₁|ξ_i，j＝0} (5)

无人机v_i按χ_i1至χ_i6的顺序依次删除各个集合任务，直至删除后的任务列表长度|a_i'|满足|a_i'|＝L_t；其中，若无人机v_i在集合χ_ij,j＝1,...,6中需要删除的任务数量n_id,j|χ_ij|，则按公式(6)选择并删除集合χ_ij中对全局回报损失最小的任务：

如果n_id,j≥|χ_ij|，则删除集合χ_ij中的所有任务，且下一个任务集合χ_i(j+1)中要删除的任务数量为n_id,j+1＝n_id,j-|χ_ij|；

无人机v_i选择集合χ_ij中的任务t_q进行删除，其中删除任务t_q产生的删除性能影响值γ_i,q与任务t_q的第二获胜无人机ξ_i,q添加任务t_q所产生的添加性能影响值的差值最小；无人机v_i在删除任务t_q后，更新自身的删除性能影响值列表γ_i，然后重复计算公式(6)，直至删除n_id,j个任务，使得无人机v_i满足有限能力约束L_t；

步骤7：在完成步骤6后，再次重复步骤2-步骤5，直至在步骤2-步骤5中达到内循环的收敛条件：若在五个迭代循环中所有无人机都不能再添加任何任务，则任务分配结果收敛并输出当前不满足有限能力约束的任务分配结果；然后进入步骤6，当所有无人机完成步骤6之后，再次进入步骤2-步骤5；为避免陷入无限循环，限定每个无人机在步骤6的任务修剪阶段中删除非重要任务后，则在下一个步骤2-步骤5的循环中，不允许再次添加此非重要任务t_m；对于在任务修剪阶段删除的重要任务t_n∈T₁，限定此重要任务只能被同一个无人机添加3次，以保证最终任务分配方案的收敛。