【任务分配】基于CBBA算法带有任务属性、任务价值、任务时间窗等多种约束下多无人机任务分配附Matlab代码-Toy模板网

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的飞速发展，多无人机协同作业已成为解决复杂任务的有效手段。任务分配是多无人机协同作业中的关键问题，需要考虑任务属性、任务价值、任务时间窗等多种约束。本文提出了一种基于CBBA（Conflict-Based Branch-and-Bound Algorithm）算法的多无人机任务分配方法，该方法能够有效处理上述约束，并提高任务分配的效率和质量。

引言

多无人机协同作业具有广阔的应用前景，如货物配送、环境监测、应急救援等。任务分配是多无人机协同作业中的核心问题，其目标是将任务分配给合适的无人机，以最大化任务收益并满足各种约束。

任务分配模型

本文考虑的任务分配问题可以描述为：给定一组无人机和一组任务，每个任务具有属性（如重量、体积）、价值和时间窗。目标是为每个任务分配一个无人机，使得：

**任务属性约束：**无人机能够携带和运输任务所需的物品。
**任务价值约束：**任务分配方案的总价值最大化。
**任务时间窗约束：**任务必须在指定的时间窗内完成。

CBBA算法

CBBA算法是一种分支定界算法，用于解决具有冲突约束的组合优化问题。本文将CBBA算法应用于多无人机任务分配问题，具体步骤如下：

**初始化：**创建根节点，将所有无人机和任务放入根节点。
**分支：**从根节点开始，依次为每个无人机分配一个任务，形成子节点。
**冲突检测：**检查子节点中是否存在冲突，如任务属性冲突、时间窗冲突等。
**定界：**计算子节点的上下界，用于剪枝。
**选择：**根据上下界和冲突情况，选择最优的子节点继续分支。
**回溯：**如果所有子节点都已探索完毕，则回溯到上一个节点，尝试其他分支。
**终止：**当所有节点都已探索完毕，或达到预定的停止条件时，算法终止。

算法改进

为了提高CBBA算法的效率和质量，本文进行了以下改进：

**启发式分支策略：**使用启发式规则来选择要分配任务的无人机，以减少分支数量。
**冲突检测加速：**利用数据结构和算法来加速冲突检测过程。
**并行计算：**将算法并行化，以利用多核CPU或GPU的计算能力。

仿真实验

为了评估所提出的方法，本文进行了仿真实验。实验结果表明：

**效率：**所提出的方法能够在合理的时间内求解大规模任务分配问题。
**质量：**所提出的方法能够获得高质量的任务分配方案，最大化任务收益并满足所有约束。
**可扩展性：**所提出的方法具有良好的可扩展性，能够处理数百个无人机和任务。

结论

本文提出了一种基于CBBA算法的多无人机任务分配方法，该方法能够有效处理任务属性、任务价值、任务时间窗等多种约束。通过启发式分支策略、冲突检测加速和并行计算等改进，提高了算法的效率和质量。仿真实验表明，所提出的方法具有良好的性能，可用于解决实际中的多无人机任务分配问题。

📣 部分代码

------------------------------------------%function [score minStart maxStart] = Scoring_CalcScore(CBBA_Params,agent,taskCurr,taskPrev,timePrev,taskNext,timeNext)    if((agent.type == CBBA_Params.AGENT_TYPES.QUAD) || ...   (agent.type == CBBA_Params.AGENT_TYPES.CAR)),     if(isempty(taskPrev)), % First task in path        % Compute start time of task        dt = sqrt((agent.x-taskCurr.x)^2 + (agent.y-taskCurr.y)^2 + (agent.z-taskCurr.z)^2)/agent.nom_vel;        minStart = max(taskCurr.start, agent.avail + dt);    else % Not first task in path        dt = sqrt((taskPrev.x-taskCurr.x)^2 + (taskPrev.y-taskCurr.y)^2 + (taskPrev.z-taskCurr.z)^2)/agent.nom_vel;        minStart = max(taskCurr.start, timePrev + taskPrev.duration + dt); %i have to have time to do task at j-1 and go to task m    end        if(isempty(taskNext)), % Last task in path        maxStart = taskCurr.end;    else % Not last task, check if we can still make promised task        dt = sqrt((taskNext.x-taskCurr.x)^2 + (taskNext.y-taskCurr.y)^2 + (taskNext.z-taskCurr.z)^2)/agent.nom_vel;        maxStart = min(taskCurr.end, timeNext - taskCurr.duration - dt); %i have to have time to do task m and fly to task at j+1    end    % Compute score    reward = taskCurr.value*exp(-taskCurr.lambda*(minStart-taskCurr.start));    % Subtract fuel cost.  Implement constant fuel to ensure DMG.    % NOTE: This is a fake score since it double counts fuel.  Should    % not be used when comparing to optimal score.  Need to compute    % real score of CBBA paths once CBBA algorithm has finished    % running.    penalty = agent.fuel*sqrt((agent.x-taskCurr.x)^2 + (agent.y-taskCurr.y)^2 + (agent.z-taskCurr.z)^2);    score = reward - penalty;% FOR USER TO DO:  Define score function for specialized agents, for example:% elseif(agent.type == CBBA_Params.AGENT_TYPES.NEW_AGENT), ...  % Need to define score, minStart and maxStartelse    disp('Unknown agent type')endreturn

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

[1] 孟宪祯.战场环境下多无人机协同任务规划技术研究[D].哈尔滨工程大学,2021.

[2] 魏兆恬a,b.考虑时间窗约束的多无人机任务分配[J].电光与控制, 2022, 29(8):6.DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2022.08.004.

[3] 贾涛,徐海航,颜鸿涛,等.异构无人机集群的分布式多智能体任务规划[J].南京航空航天大学学报：英文版, 2020, 37(4):11.

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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

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-858261.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

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3 路径规划方面

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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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