机载多平台分布式任务分配方法与流程

文档序号:19154042发布日期:2019-11-16 00:27阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,具有如下技术特征:在任务分配问题模型中,依据中心计算平台执行任务的序列以及中心计算平台执行任务所使用的资源序列建立多平台协同任务分配模型,将各平台执行的任务序列以及各平台执行任务时的资源使用序列作为任务分配模型的决策变量;根据各平台的任务执行序列,构建各平台执行任务的代价函数,将所有平台执行任务的总的代价函数最小作为任务分配模型的目标函数;根据决策变量,建立平台资源约束模型、平台代价约束模型和任务资源约束模型;基于多智能体分布协同拍卖的任务分配算法生成多次不同的竞拍顺序,进行多次拍卖,求解最优的任务分配方案;在多平台协同任务分配模型的基础上,采用两步拍卖算法来进行任务分配问题求解,得到多平台协同任务分配的结果。

2.如权利要求1所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:任务分配模型的决策变量包括:各平台执行的任务序列以及各平台执行任务时的资源使用序列和平台执行的任务序列tk=[tk,ind1,tk,ind2,…,tk,indn],ind1,ind2,…,indn表示第k个平台依次执行任务的编号,相应地,平台执行任务时的资源使用序列sk=[sk,ind1,sk,ind2,…,sk,indn],表示第k个平台依次执行编号为ind1,ind2,…,indn的任务时所使用的资源数量;以m为基地数目,pi为第i个基地部署的平台数量,f(i,k,tk)为第i个基地的第k架平台执行任务序列为tk=[tk,ind1,tk,ind2,…,tk,indn],按所飞行的航程完成任务分配模型的目标函数

3.如权利要求1所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:中心计算平台以xi表示基地i的x方向位置,yi表示基地i的y方向位置,pi表示基地i具有的可用平台数,li表示基地i平台的最大航程,si表示基地i平台的可用资源数目,计算i个基地的属性信息和j个基地的属性信息nj=[xj,yj,sj],其中xj表示任务j的x方向位置,yj表示任务j的y方向位置,sj表示完成任务j所需要的资源数。

4.如权利要求1所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:中心计算平台从其所属基地出发,在执行完分配给它的任务后再返回其所属基,通过航路规划,计算各基地到各个任务的航程,生成基地-任务航程矩阵dbt:并且

其中,表示从基地i到任务j的航程,m为多平台协同任务分配场景中属性都不相同的基地,n为每个目标属性都不相同的任务个数。

5.如权利要求1所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:中心计算平台根据场景信息,确定任务分配决策变量、建立任务分配目标函数、用任务分配约束函数来建立多平台任务分配问题模型,并通过航路规划,计算各任务之间的航程,生成任务-任务航程矩阵dtt

其中,表示从平台执行完任务i后再到任务j的航程。

6.如权利要求3所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:第i个基地的第k架平台执行的任务序列为tk=[tk,ind1,tk,ind2,…,tk,indn],则第k架平台执行该任务序列所飞行的航程式中,为平台从第i个基地飞往其执行的第一个任务ind1所飞行的航程,表示平台第一个任务ind1开始按照任务序列依次执行每个任务直到最后一个任务indn所飞行的总航程,表示平台k执行完任务ind后再到任务ind+1的航程,为平台执行完最后一个任务indn后返回基地i飞行的航程。

7.如权利要求1所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:建立多平台协同任务分配模型后,中心计算平台随机生成需要分配的任务的招标序列,并宣布拍卖开始,中心计算平台将轮到拍卖的任务的属性信息下发给各个基地。

8.如权利要求7所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:中心计算平台随机生成任务招标序列和多次不同的竞拍顺序,根据目标序列号i=1,发布招标任务属性信息,进行多次拍卖,并由主持拍卖的智能体随机生成参与竞拍的智能体竞拍顺序;各智能体按顺序竞拍到自己要执行的任务,一轮拍卖完成后得到多智能体的任务分配方案,之后再随机生成新的竞拍顺序进行新一轮拍卖,直到运算时间或资源超出限制。

9.如权利要求所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:中心计算平台建立多平台协同任务分配模型后,在多平台协同任务分配模型的基础上,采用两步拍卖算法进行求解,计算执行该任务的基地/平台信息,求解到最优的任务分配方案;中心计算平台根据执行该任务的基地/平台信息更新总的任务分配信息及基地属性信息;判断所有任务招标是否都已招标完,或者所有基地资源已经使用完,是则计算当前分配方案目标函数数值,否则,根据i=1+1目标序列号,返回中心计算平台发布招标任务属性信息步骤,以寻求更好的方案,对最优方案更新,当所有任务都分配完或者所有基地的资源都使用完后,计算这一轮招标所得方案的目标函数值;根据这一轮拍卖所得方案的目标函数值与之前各轮招标所得的最优方案的目标函数值,更新最优方案以及最优方案的目标函数值,然后判断计算资源及时间资源是否充足,若计算资源及时间资源充足,则返回第一步开始新的一轮拍卖计算,下发最优分配方案,结束程序,否则,将当前的最优任务分配方案下发给各个基地、平台。

10.如权利要求所述的多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,其特征在于:在两步拍卖算法中:中心计算平台随机生成所有可用基地的投标序列,并宣布拍卖开始;根据i=1目标序列号,轮到投标的基地计算上传当前任务投标信息,根据其基地位置、平台数量、平台航程、平台资源、返回基地编号等属性信息,以及招标的任务信息,计算包括投标平台数、投标代价和投标资源使用投标信息,并将投标信息返给中心计算平台;中心计算平台根据竞标基地的投标信息,更新中标信息以及任务的招标信息,并将更新后的招标信息下传,下发各后续竞标平台;判断所有任务招标是否都已招标完,或者所有基地资源已经使用完,当所有平台都已完成竞标或者任务招标已经完成后,计算这一轮竞标生成的当前投标方案的目标函数值,根据这一轮竞标所得方案的目标函数值与之前各轮竞标所得的最优方案的目标函数值,更新最优方案以及最优方案的目标函数值;否则,根据i=1+1目标序列号,返回中基地计算上传当前任务投标信息步骤;然后判断计算资源及时间资源是否充足,若计算资源及时间资源充足,则返回第一步开始新的一轮竞标计算,否则,将当前的最优投标方案返回给主流程。


技术总结
本发明公开的一种多空基平台机载多平台分布式任务分配方法,旨在提供一种适用场景更为广泛、任务分配模型更为完备、任务分配结果更为可靠的分配方法。本发明通过下述技术方案予以实现:在任务分配问题模型中,依据平台执行任务的序列以及平台执行任务所使用的资源序列建立多平台协同任务分配模型;将所有平台执行任务的总的代价函数最小作为任务分配模型的目标函数;根据决策变量,建立平台资源约束模型、平台代价约束模型和任务资源约束模型;基于多智能体分布协同拍卖的任务分配算法生成多次不同的竞拍顺序,求解最优的任务分配方案;在多平台协同任务分配模型的基础上,采用两步拍卖算法来进行任务分配问题求解,得到多平台协同任务分配的结果。

技术研发人员:冉华明;乔文昇;黄秀琼;李涛;周礼亮;李鹏
受保护的技术使用者:西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
技术研发日:2019.06.29
技术公布日:2019.11.15
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