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 SUN Yanan;WU Jiehong;SHI Junling;GAO Lijun

作者机构：沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2023年第43卷第5期

页      面：1551-1556页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国防基础科研项目(JH2021010) 国家自然科学基金资助项目(61902261)。 

主　　题：多无人机 任务分配 自组织映射 负载均衡 执行效率 

摘      要：针对现有算法对多无人机(UAV)协同进行多任务分配时存在负载均衡和执行效率方面的不足,提出一种改进的自组织映射(ISOM)算法。该算法根据飞行时间和任务执行时间设计了UAV的负载均衡度,以提升任务完成的效率;还设计了新的非线性变化的学习率和邻域函数保证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。实验结果表明,与结合遗传算法的粒子群优化(GA-PSO)、Gurobi和ORTools算法相比,ISOM算法的任务完成时间可分别减少15.5%、12.7%和7.3%;在TSPLIB数据集的实例KroA100、KroA150、KroA200上进行航迹长度减小的有效性验证时,与杂草优化(IWO)算法、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,ISOM算法在无人机数量为2、3、4、5、8时,均获得了最小的航迹长度。由此可见,ISOM算法在解决多UAV协同多任务分配问题时效果显著。