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🔥 内容介绍
随着无人机技术的快速发展，多无人机协作任务分配已成为一个重要的研究领域。在现实场景中，无人机任务分配通常会受到协同式干扰的影响，这会给任务分配带来新的挑战。本文将探讨协同式干扰下的多无人机任务分配问题，并提出一种基于协同式干扰的优化任务分配算法。
协同式干扰
协同式干扰是指多个无人机同时执行任务时，它们之间的相互影响。这种影响可以是正面的，也可以是负面的。正面的协同式干扰可以提高任务执行效率，而负面的协同式干扰则会降低任务执行效率。
协同式干扰的主要影响因素包括：
-
**任务冲突：**当多个无人机执行相同或相似的任务时，它们之间可能会发生任务冲突。任务冲突会导致无人机之间争夺资源，从而降低任务执行效率。
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**路径冲突：**当多个无人机执行不同的任务时，它们的飞行路径可能会发生冲突。路径冲突会导致无人机之间发生碰撞，从而降低任务执行效率。
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**通信干扰：**当多个无人机同时进行通信时，它们之间的通信信号可能会相互干扰。通信干扰会导致无人机之间无法有效通信，从而降低任务执行效率。
优化任务分配算法
为了解决协同式干扰下的多无人机任务分配问题，本文提出了一种基于协同式干扰的优化任务分配算法。该算法主要包括以下步骤：
-
**任务建模：**将任务分配问题建模为一个多目标优化问题，目标函数包括任务执行时间、任务执行成本和协同式干扰。
-
**协同式干扰评估：**评估协同式干扰对任务分配的影响。协同式干扰评估可以采用仿真或建模的方法。
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**任务分配优化：**根据任务建模和协同式干扰评估，优化任务分配方案。任务分配优化可以使用贪心算法、遗传算法或粒子群算法等优化方法。
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**任务执行：**根据优化后的任务分配方案，执行任务。任务执行过程中，需要实时监控协同式干扰，并根据需要调整任务分配方案。
算法性能评估
本文通过仿真实验对所提出的算法进行了性能评估。仿真实验结果表明，该算法可以有效降低协同式干扰的影响，提高任务执行效率。
结论
协同式干扰是多无人机任务分配中需要考虑的重要因素。本文提出的基于协同式干扰的优化任务分配算法可以有效解决协同式干扰下的多无人机任务分配问题，提高任务执行效率。未来研究可以进一步探索协同式干扰的建模方法和任务分配优化算法的改进。
📣 部分代码
function out = randint(varargin)%%%WARNING: This is an obsolete function and may be removed in the future.% Please use RANDI instead.%%%RANDINT Generate matrix of uniformly distributed random integers.% OUT = RANDINT generates a "0" or "1" with equal probability.%% OUT = RANDINT(M) generates an M-by-M matrix of random binary numbers.% "0" and "1" occur with equal probability.%% OUT = RANDINT(M,N) generates an M-by-N matrix of random binary numbers.% "0" and "1" occur with equal probability.%% OUT = RANDINT(M,N,IRANGE) generates an M-by-N matrix of random integers.%% IRANGE can be either a scalar or a two-element vector:% Scalar : If IRANGE is a positive integer, then the output integer% range is [0, IRANGE-1]. If IRANGE is a negative integer,% then the output integer range is [IRANGE+1, 0].% Vector : If IRANGE is a two-element vector, then the output% integer range is [IRANGE(1), IRANGE(2)].%% OUT = RANDINT(M,N,IRANGE,STATE) causes RAND to use the generator% determined by the 'state' method, and initializes the state of that% generator using the value of STATE.%% Examples:% r1 = randint(2,3)% r2 = randint(2,3,4)% r3 = randint(2,3,-4)% r4 = randint(2,3,[-2 2])%% See also RAND, RANDSRC, RANDERR.% Copyright 1996-2012 The MathWorks, Inc.warning(message('comm:system:warnobsolete:obsoleteReplace', 'RANDI'));% Basic function setup.error(nargchk(0,4,nargin,'struct'));% --- Placeholder for the signature string.sigStr = '';m = [];n = [];range = [];state = [];% --- Identify string and numeric argumentsfor i=1:narginif(i>1)sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';end;% --- Assign the string and numeric flagsif(isnumeric(varargin{i}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';elseerror(message('comm:randint:InvalidArg'));end;end;% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr% --- randintcase ''% --- randint(m)case 'n'm = varargin{1};% --- randint(m, n)case 'n/n'm = varargin{1};n = varargin{2};% --- randint(m, n, range)case 'n/n/n'm = varargin{1};n = varargin{2};range = varargin{3};% --- randint(m, n, range, state)case 'n/n/n/n'm = varargin{1};n = varargin{2};range = varargin{3};state = varargin{4};% --- If the parameter list does not match one of these signatures.otherwiseerror(message('comm:randint:InvalidSyntax'));end;if isempty(m)m = 1;endif isempty(n)n = m;endif isempty(range)range = [0, 1];endlen_range = size(range,1) * size(range,2);% Typical error-checking.if all(length(m) > 1) || all(length(n) > 1)error(message('comm:randint:InvalidMatrixDims'));elseif (floor(m) ~= m) || (floor(n) ~= n) || (~isreal(m)) || (~isreal(n))error(message('comm:randint:NonIntegerMatrixDims'));elseif (m < 0) || (n < 0)error(message('comm:randint:NonPositiveMatrixDims'));elseif (~isfinite(m)) || (~isfinite(n))error(message('comm:randint:NonFiniteMatrixDims'));elseif len_range > 2error(message('comm:randint:InvalidIrange'));elseif max(max(floor(range) ~= range)) || (~isreal(range)) || all(~isfinite(range))error(message('comm:randint:NonIntIrange'));end% If the IRANGE is specified as a scalar.if len_range < 2if range < 0range = [range+1, 0];elseif range > 0range = [0, range-1];elserange = [0, 0]; % Special case of zero range.endend% Make sure IRANGE is ordered properly.range = sort(range);% Calculate the range the distance for the random number generator.distance = range(2) - range(1);% Set the initial state if specified.if ~isempty(state)rand('state', state);end% Generate the random numbers.r = floor(rand(m, n) * (distance+1));% Offset the numbers to the specified value.out = ones(m,n)*range(1);out = out + r;% [EOF] randint.m
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-842473.html
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-842473.html
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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