改进自组织映射的多无人机协同任务分配方法

作者：孙亚男; 吴杰宏; 石峻岭; 高利军

来源：计算机应用, 2022, 1-8.

• 多无人机
• 任务分配
• 自组织映射
• 负载均衡
• 执行效率

多无人机(multi-UAV)协同进行多任务分配是当前研究的热点。针对现有算法在负载均衡和执行效率方面的不足，本文提出了改进的自组织映射(ISOM)算法。所提算法主要从如下两方面进行了改进：1)根据飞行时间和执行任务时间设计了无人机的负载均衡度，用以提升任务完成的效率；2)设计了非线性变化的学习率和邻域函数，用以保证ISOM算法的稳定性和快速收敛。然后，在不同任务环境对ISOM算法进行了有效性验证。与结合遗传算法的粒子群优化(GA-PSO)算法、Gurobi和ORTools算法相比，所提算法的任务完成时间可分别减少15.5%、12.7%和7.3%；当在TSPLIB数据集下进行航迹长度减小的有效性验证时，与杂草优化算法(IWO)、改进的单亲遗传算法(IPGA)和蚁群单亲遗传算法(AC-PGA)的对比结果表明，所提算法的航迹长度可分别减小52.2%、25%和68%。由此可见，本文提出的ISOM算法在解决多无人机协同多任务分配问题时效果显著。

• 出版日期2022-7-5
• 单位沈阳航空航天大学