CN109190978B - 一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法 - Google Patents

一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法 Download PDF

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Abstract

一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，属于无人机自主控制领域。本发明方法的步骤为：建立无人机资源分配模型；确定无人机执行任务的种类，初始化量子鸟群；根据适应度函数进行适应度计算，并确定群体的全局最佳位置；通过量子旋转门和量子非门更新量子位置并测量；根据适应度函数进行适应度计算；更新每只量子鸟的局部最佳位置和整个群体的全局最佳位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出群体全局最佳位置，并映射为任务资源矩阵。本发明充分考虑到无人机执行不同任务时对资源的需要不同，以较少的时间代价获取资源配置比最优的无人机资源分配方案，同时满足无人机性能要求，得到更加合理的无人机资源分配方案。

Description

一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法
技术领域
本发明属于无人机自主控制领域，具体涉及一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法。
背景技术
无人机是指无需飞行员直接驾驶，可以通过远程遥控飞行或者在预定的程序下进行自主飞行的飞行器。无人机具有成本低、经济性好、留空时间长、能够在恶劣环境下执行任务且能避免不必要的人员伤亡等特点，在电网巡检、农药喷洒、森林保护、搜索与救援、航拍等许多民用方面以及目标侦查、跟踪、军师打击等军事领域有着广泛的应用。并且已经在过去的多次战场、战争中发挥了重要的作用，因此越来越受到人们的重视。
资源分配是无人机任务分配系统的一项关键技术，是实现无人机集群作战的保障，资源分配是指对无人机进行任务、武器和目标的分配，无人机能完成自身任务的同时达到整体效能最优。
根据已有的技术文献发现，根据已有的技术文献发现，邸斌等在《北京航空航天大学学报》(2013，Vol.39，No.3，pp.325-329)上发表的“基于概率群集的多无人机协同任务和资源分配”中建立了多无人机协同任务和资源分配问题数学模型。开发了基于概率群集框架的协同任务和资源分配分布式优化求解算法，并采用启发式方法简化了问题求解，但是所提模型需要先验知识多，计算量大，实时性也不够理想。董世友等在《电光与控制》(2013，Vol.20，No.5，pp.21-24)上发表的“群无人机自组织资源分配方法研究”中首先建立任务的能力函数，然后利用雅可比矩阵建立分配方案与能力函数的关系，最后根据能力函数的理想值来驱动无人机完成最优分配，但是该算法复杂，计算量大，容易陷入局部最优解。随着智能启发式计算技术的发展，许多学者利用智能优化算法求解无人机最优的资源分配方案，取得了不错的效果。石岭等在《飞行力学》(2014，Vol.32，No.4，pp368-371)上发表的“基于PSO的无人机协同攻击动态资源分配”中将粒子群算法应用于无人机资源分配问题，并提出了分阶段的动态资源分配，但是粒子群算法在高维时容易陷入维数灾。
上述所提到的基于智能计算的无人机资源分配方法虽然取得了较好的效果，但是现有的模型仅能解决武器和目标的匹配问题，没有充分考虑无人机执行不同任务时的武器分配情况。在无人机集群作战时，战场环境复杂，所以需要建立新的无人机资源分配模型，同时设计新的求解多约束非线性资源分配问题的方法，实现考虑到各种情况的无人机最优资源分配。因此，寻找新的资源分配方法对于提高无人机的性能是非常有意义的。
发明内容
本发明的目的在于针对已有无人机资源方法中存在的资源分配模型没有充分考虑各个情况和现有寻优方法性能差等缺点，提出一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法。
本发明的目的是这样实现的：
一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，包括以下步骤：
(1)建立无人机的资源分配模型，假设有M种型号无人机拥有K种武器执行N个目标的任务；
(2)根据执行任务的种类确定v的值，初始化量子鸟群；
(3)根据适应度函数对每只量子鸟的位置进行适应度计算，计算出的适应度函数最大对应的量子鸟的位置即为至今为止整个群体的全局最佳位置为
Figure BDA0001786117150000021
(4)更新每只量子鸟的量子旋转角和量子位置，然后对每只鸟的量子位置测量得到更新后的位置；
(5)对每只量子鸟更新后的位置根据适应度函数进行适应度计算；
(6)确定每只量子鸟的自身局部最佳位置和群体全局最佳位置；
(7)判断是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则迭代终止，执行步骤(8)；否则，令l＝l+1，返回步骤(4)继续执行；
(8)输出量子鸟群群体的全局最佳位置，映射为该资源分配矩阵。
所述步骤(1)中建立无人机的资源分配模型具体包括：
假定有M种型号的无人机执行N个目标上的任务，第m种型号无人机的价值为Vm，第n个目标的价值为
Figure BDA0001786117150000022
并且携带K种武器，则将无人机资源分配的模型表示为：确定
Figure BDA0001786117150000023
满足t∈{0,1,...,N}，u∈{0,1,...,M}，wk∈{0,1},k＝1,2,...,K，其中t表示目标编号；u表示无人机编号，wk＝1代表使用武器k，wk＝0代表不使用武器k，其中k＝1,2,...,K；
按照无人机的型号和武器种类将所有无人机分成S种伪无人机S＝M×K，无人机的资源分配矩阵由资源分配矩阵A＝{as,n|as,n∈{0,1}}S×N表示，其中s＝1,2,...,S；n＝1,2,...,N；
将无人机的任务分为三类：侦查任务、攻击任务和毁伤评估任务，其中侦查任务和毁伤评估任务统称为评估任务；设伪无人机s与目标n的匹配度为Ps,n，Bs,n为伪无人机s对目标n攻击后的生存概率，Qs,n伪无人机s攻击目标n时目标n被击毁的概率；无人机资源分配模型由资源分配的效能来表示，其中两种任务的价值函数表示为如下：
1)评估任务：无人机评估任务的价值函数为
Figure BDA0001786117150000031
其中
Figure BDA0001786117150000032
代表造成敌方的损失期望，式中W1为敌方损失价值期望的权重；
2)攻击任务：无人机攻击任务的价值函数为：
Figure BDA0001786117150000033
其中
Figure BDA0001786117150000034
代表造成敌方的损失期望与我方损失期望之差，式中W2为我方损失期望权重；
同时，在进行资源分配时应满足如下条件：
a.任务执行约束，即每个目标上的每项任务只能被无人机执行一次，即
Figure BDA0001786117150000035
对任意t∈{1,2,...,N}成立；
b.一种型号的无人机只对一个目标执行任务，即
Figure BDA0001786117150000036
对任意s∈{1,2,...,S}；
c.每个无人机所使用不同类型的武器数量不应超过无人机所携带的数量，即
Figure BDA0001786117150000037
其中Rs,k为伪无人机s拥有k型武器的数量，
Figure BDA0001786117150000038
为拥有武器k的总数量；
令量子鸟群的规模为H，问题的维数为D＝S×N，按s递增n递增的方式排列无人机资源分配矩阵为A＝{as,n|as,n∈{0,1}}S×N中的元素，其中s＝1,2,...,S；n＝1,2,...,N，用
Figure BDA0001786117150000039
对应记录无人机任务分配矩阵A中的元素，其中l为迭代次数，D是该向量的最大维度，i＝1,2,...,H；
两种资源分配的目标函数统一表达为
Figure BDA00017861171500000310
其中v∈{CF,KL}，在评估任务中，考虑无人机不需要对目标造成伤害，为了节省资源，无人机不需要任何武器，约束为每个目标上的每项任务只能被无人机执行一次且一种型号的无人机只执行一项任务，则其价值函数表示为：
Figure BDA00017861171500000311
惩罚函数表示为
Figure BDA00017861171500000312
其中
Figure BDA00017861171500000313
函数当括号中两变量相等时返回0，不相等时返回1；在攻击任务中，主要考虑武器的使用情况，伪无人机使用武器k的数量不能超过拥有武器k的总量，即此时的价值函数表示为：
Figure BDA0001786117150000041
惩罚函数表示为
Figure BDA0001786117150000042
所述步骤(2)具体包括：
将第l代第i只量子鸟的量子位置记为
Figure BDA0001786117150000043
Figure BDA0001786117150000044
为第i只量子鸟第d个量子位，
Figure BDA0001786117150000045
为第i只量子鸟第d个主量子位，
Figure BDA00017861171500000419
为第i只量子鸟第d个副量子位，i＝1,2,...,H，对所有的d＝1,2,...,D，初始化量子位置的第d维量子位为
Figure BDA0001786117150000047
并对第l代第i只量子鸟的量子位置测量得到其位置为
Figure BDA0001786117150000048
初始化第l代第i只量子鸟的至今为止的局部最佳位置为
Figure BDA0001786117150000049
初始时令l＝0；
对第l代量子鸟群中的第i只量子鸟的量子位置
Figure BDA00017861171500000410
的所有主量子位
Figure BDA00017861171500000411
进行测量得到第l代第i只量子鸟的位置
Figure BDA00017861171500000412
其中d＝1,2,...,D；测量方法为
Figure BDA00017861171500000413
其中，
Figure BDA00017861171500000414
为均匀分布在[0,1]间的随机数。
所述步骤(3)中适应度计算如下：将第l代第i只量子鸟的位置
Figure BDA00017861171500000415
映射为资源分配矩阵A，利用适应度函数
Figure BDA00017861171500000416
进行适应度计算，其中
Figure BDA00017861171500000417
所述步骤(4)具体包括：
在量子鸟群中，量子鸟会在觅食行为、警戒行为和飞行行为三种行为方式进行选择，首先判断量子鸟是否飞行，设F为飞行时间间隔，若当迭代次数l为F的整数倍，则量子鸟群进行飞行行为，否则，量子鸟群中量子鸟依概率进行觅食或保持警惕，根据觅食概率Pa判定的量子鸟觅食或者保持警惕，Pa为[0,1]之间的常数，随机产生一个[0,1]之间的随机数
Figure BDA00017861171500000418
当随机数小于Pa时，该量子鸟将进行觅食，否则保持警惕；三种行为方式的更新规则如下：
a)觅食行为
觅食时第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure BDA0001786117150000051
更新方程为
Figure BDA0001786117150000052
其中i＝1,2,...,H,d＝1,2,...,D，
Figure BDA0001786117150000053
为第l代第i只量子鸟局部最佳位置的第d维，
Figure BDA0001786117150000054
为第l代量子鸟群最佳位置的第d维，
Figure BDA0001786117150000055
为常数，分别代表对应量子鸟局部最佳位置和量子鸟群最佳位置对量子鸟群更新的影响程度；
第l+1代第i只量子鸟的量子位置的第d维的更新过程为
Figure BDA0001786117150000056
其中χ为变异概率，abs()为求取绝对值函数，
Figure BDA0001786117150000057
为[0,1]之间混沌随机数，
Figure BDA0001786117150000058
在初始时
Figure BDA0001786117150000059
取自[0,1]间均匀随机数，且
Figure BDA00017861171500000510
为量子非门，
Figure BDA00017861171500000511
为量子旋转门；
b)警戒行为
保持警戒时第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure BDA00017861171500000512
更新方程为
Figure BDA00017861171500000513
Figure BDA00017861171500000514
其中，h是一个[1,H]之间的随机正整数且h≠i，α1,α2是两个[0,2]之间的常量，代表权重系数，
Figure BDA00017861171500000515
代表第l代第i只量子鸟的最佳位置的适应度值，Suml代表第l代整个种群的最佳适应度值之和，ε是为了避免零因子错误而使用的由计算机产生的最小正常量,sign是取符号函数，其值取自{-1,0,1}，round是就近取整函数，
Figure BDA00017861171500000516
是第l代整个量子鸟群平均位置的d维，A1表示一只量子鸟向量子鸟群中心移动过程中由环境引发的间接作用，A2表示由于某个具体冲突而引发的间接作用，
Figure BDA00017861171500000517
为[0,1]之间的随机数，第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure BDA00017861171500000518
更新方程为
Figure BDA00017861171500000519
其中i＝1,2,...,H,d＝1,2,...,D；
保持警戒时第l+1代第i只量子鸟量子位置的第d维的更新过程为
Figure BDA0001786117150000061
其中
Figure BDA0001786117150000062
为[0,1]之间混沌随机数，
Figure BDA0001786117150000063
在初始时
Figure BDA0001786117150000064
取自[0,1]间均匀随机数，且
Figure BDA0001786117150000065
c)飞行行为
设交叉概率为Pc，对所有的i＝1,3,...,H-1，产生一个随机数
Figure BDA0001786117150000066
若
Figure BDA0001786117150000067
则进行交叉操作，随机选取两个交叉点τ1,τ2，其中τ1,τ2为[1,D]间的正整数且τ1＜τ2，则令
Figure BDA0001786117150000068
完成交叉操作；
设变异概率为Pm，交叉操作完成后进行变异操作，对所有的i＝1,2,...,H，产生一个随机数
Figure BDA0001786117150000069
若
Figure BDA00017861171500000610
则在进行变异操作，将第l+1代第i只量子鸟的量子位置的第d维的更新过程为
Figure BDA00017861171500000611
完成所有量子鸟的量子位置的更新后，对更新后的量子位置测量得到其位置，测量方法为
Figure BDA00017861171500000612
所述步骤(5)中适应度计算如下：将第l+1代第i只量子鸟的位置
Figure BDA00017861171500000613
映射为资源分配矩阵A，利用适应度函数
Figure BDA00017861171500000614
进行适应度计算，i＝1,2,...,H。
所述步骤(6)确定每只量子鸟的自身局部最佳位置和群体全局最佳位置具体包括：第l+1代第i只量子鸟的适应度值
Figure BDA00017861171500000615
与第l代第i只量子鸟局部最佳位置的适应度值
Figure BDA00017861171500000616
比较，i＝1,2,…,H，若
Figure BDA00017861171500000617
则
Figure BDA00017861171500000618
否则，
Figure BDA00017861171500000619
将每只量子鸟的局部最佳位置适应度值与种群最佳位置的适应度值比较，若
Figure BDA00017861171500000620
则
Figure BDA00017861171500000621
否则，
Figure BDA00017861171500000622
本发明的有益效果在于：
与现有技术相比，本发明充分考虑的不同任务下对资源要求不同，能够实现不同任务下对无人机的资源分配情况，具有以下优点：
1.本发明解决了离散单目标问题的求解，并设计新颖的离散量子鸟群演化机制作为演进策略，所设计的方法具有收敛速度快，收敛精度高的优点，改善了鸟群算法只能用于连续问题求解的不足，使其能解决离散优化问题。
2.相对于现有的无人机的资源分配方法，本发明的资源分配模型可以有效考虑在不同任务时对资源的需求不同，更符合无人机集群作战的战场环境，说明本方法的适用性更强。
3.仿真结果表明，本发明所提出的无人机资源分配方法能够得到比粒子群优化方法实现更合理的无人机资源分配方案，从而证明了所设计的资源分配方法的有效性。
附图说明
图1为基于量子鸟群机制的无人机资源分配方法流程图；
图2为每只量子鸟位置的更新方法示意图；
图3为无人机执行侦查任务时的两种方法得到的无人机资源分配方案的收敛曲线图；
图4为无人机执行攻击任务时的两种方法得到的无人机资源分配方案的收敛曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
本发明针对已有无人机资源方法中存在的资源分配模型没有充分考虑各个情况和现有寻优方法性能差等缺点，提出了一种考虑不同任务下的无人机资源分配模型，同时提出了一种量子鸟群机制的无人机资源分配方法。
结合图1，一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，主要包括以下步骤：
(1)建立无人机的资源分配模型，假设有M种型号无人机拥有K种武器执行N个目标的任务。
假定有M种型号的无人机执行N个目标上的任务，第m种型号无人机的价值为Vm，第n个目标的价值为
Figure BDA0001786117150000071
并且携带K种武器，可以将无人机资源分配的模型可以表示为：确定
Figure BDA0001786117150000072
满足t∈{0,1,...,N}，u∈{0,1,...,M}，wk∈{0,1},k＝1,2,...,K。其中t表示目标编号；u表示无人机编号，wk＝1代表使用武器k，wk＝0代表不使用武器k，其中k＝1,2,...,K。
按照无人机的型号和武器种类将所有无人机分成S种伪无人机S＝M×K，无人机的资源分配矩阵可由资源分配矩阵A＝{as,n|as,n∈{0,1}}S×N表示，其中s＝1,2,...,S；n＝1,2,...,N。
无人机执行不同任务时所需要的资源是不同的，对于资源的要求也是不同的。无人机的任务通常分为三类：侦查任务、攻击任务和毁伤评估任务。但侦查任务和毁伤评估任务都无需无人机直接攻击，只是对目标的探测，所以对资源的要求是一致的，统一为评估任务。资源分配的目的是使任务价值最大，即造成敌方的损失期望与敌方造成我方损失期望之差最大。
设伪无人机s与目标n的匹配度为Ps,n，Bs,n为伪无人机s对目标n攻击后的生存概率。Qs,n伪无人机s攻击目标n时目标n被击毁的概率。无人机资源分配模型由资源分配的效能来表示。其中两种任务的价值函数可表示为如下：
1)评估任务。在执行评估任务时，无人机不需要配置任何武器，无人机评估任务的价值函数为
Figure BDA0001786117150000081
其中
Figure BDA0001786117150000082
代表造成敌方的损失期望，式中W1为敌方损失价值期望的权重。
2)攻击任务。无人机攻击任务的价值函数为：
Figure BDA0001786117150000083
其中
Figure BDA0001786117150000084
代表造成敌方的损失期望与我方损失期望之差，式中W2为我方损失期望权重。
同时，在进行资源分配时应满足如下条件：
a.任务执行约束。即每个目标上的每项任务只能被无人机执行一次。即
Figure BDA0001786117150000085
对任意t∈{1,2,...,N}成立。
b.一种型号的无人机只对一个目标执行任务。即
Figure BDA0001786117150000086
对任意s∈{1,2,...,S}。
c.每个无人机所使用不同类型的武器数量不应超过无人机所携带的数量。即，
Figure BDA0001786117150000087
其中Rs,k为伪无人机s拥有k型武器的数量，
Figure BDA0001786117150000088
为拥有武器k的总数量。
令量子鸟群的规模为H，问题的维数为D＝S×N，按s递增n递增的方式排列无人机资源分配矩阵为A＝{as,n|as,n∈{0,1}}S×N中的元素，其中s＝1,2,...,S；n＝1,2,...,N，用
Figure BDA0001786117150000089
对应记录无人机任务分配矩阵A中的元素，其中l为迭代次数，D是该向量的最大维度，i＝1,2,...,H。
两种资源分配的目标函数可统一表达为
Figure BDA00017861171500000810
其中，v∈{CF,KL}。在评估任务中，考虑无人机不需要对目标造成伤害，为了节省资源。无人机不需要任何武器。约束为每个目标上的每项任务只能被无人机执行一次且一种型号的无人机只执行一项任务，则其价值函数和惩罚函数分别表示如下：
Figure BDA0001786117150000091
Figure BDA0001786117150000092
其中
Figure BDA0001786117150000093
函数当括号中两变量相等时返回0，不相等时返回1。在攻击任务中，主要考虑武器的使用情况，伪无人机使用武器k的数量不能超过拥有武器k的总量，即此时的价值函数和惩罚函数可以分别表示如下：
Figure BDA0001786117150000094
Figure BDA0001786117150000095
(2)根据执行任务的种类确定v的值，初始化量子鸟群。
将第l代第i只量子鸟的量子位置记为
Figure BDA0001786117150000096
Figure BDA0001786117150000097
为第i只量子鸟第d个量子位，
Figure BDA0001786117150000098
为第i只量子鸟第d个主量子位，
Figure BDA0001786117150000099
为第i只量子鸟第d个副量子位，i＝1,2,...,H，对所有的d＝1,2,...,D，初始化量子位置的第d维量子位为
Figure BDA00017861171500000910
并对第l代第i只量子鸟的量子位置测量得到其位置为
Figure BDA00017861171500000911
初始化第l代第i只量子鸟的至今为止的局部最佳位置为
Figure BDA00017861171500000912
初始时令l＝0。
对第l代量子鸟群中的第i只量子鸟的量子位置
Figure BDA00017861171500000913
的所有主量子位
Figure BDA00017861171500000914
进行测量得到第l代第i只量子鸟的位置
Figure BDA00017861171500000915
其中d＝1,2,...,D。测量方法为
Figure BDA00017861171500000916
其中，
Figure BDA00017861171500000917
为均匀分布在[0,1]间的随机数。
(3)根据适应度函数对每只量子鸟的位置进行适应度计算，计算出的适应度函数最大对应的量子鸟的位置即为至今为止整个群体的全局最佳位置为
Figure BDA00017861171500000918
适应度计算如下：将第l代第i只量子鸟的位置
Figure BDA00017861171500000919
映射为资源分配矩阵，利用适应度函数
Figure BDA0001786117150000101
进行适应度计算，其中
Figure BDA0001786117150000102
Figure BDA0001786117150000103
(4)更新每只量子鸟的量子旋转角和量子位置，然后对每只鸟的量子位置测量得到更新后的位置。
在量子鸟群中，量子鸟会在觅食行为、警戒行为和飞行行为三种行为方式进行选择。首先判断量子鸟是否飞行，设F为飞行时间间隔，若当迭代次数l为F的整数倍，则量子鸟群进行飞行行为，否则，量子鸟群中量子鸟依概率进行觅食或保持警惕。根据觅食概率Pa判定的量子鸟觅食或者保持警惕，Pa为[0,1]之间的常数。随机产生一个[0,1]之间的随机数
Figure BDA0001786117150000104
当随机数小于Pa时，该量子鸟将进行觅食，否则保持警惕，如图2所示。三种行为方式的更新规则如下：
a)觅食行为。在觅食时，每只量子鸟可以迅速记录和更新个体和群体之前最好的觅食经验，这个经验也将用于觅食群体信息将即刻共享于整个量子鸟群。
觅食时第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure BDA0001786117150000105
更新方程为
Figure BDA0001786117150000106
其中i＝1,2,...,H,d＝1,2,...,D，
Figure BDA0001786117150000107
为第l代第i只量子鸟局部最佳位置的第d维，
Figure BDA0001786117150000108
为第l代量子鸟群最佳位置的第d维。
Figure BDA0001786117150000109
为常数，分别代表对应量子鸟局部最佳位置和量子鸟群最佳位置对量子鸟群更新的影响程度。
第l+1代第i只量子鸟的量子位置的第d维的更新过程为
Figure BDA00017861171500001010
其中χ为变异概率，abs()为求取绝对值函数，
Figure BDA00017861171500001011
为[0,1]之间混沌随机数，
Figure BDA00017861171500001012
在初始时
Figure BDA00017861171500001013
取自[0,1]间均匀随机数，且
Figure BDA00017861171500001014
为量子非门，
Figure BDA00017861171500001015
为量子旋转门。
b)警戒行为。保持警戒的时候，有些量子鸟都将试图向群体中心靠近，并伴随着与同类的竞争，因而不能直接向种群中心移动，此类量子鸟会根据个体和种群经验保持警戒行为。
保持警戒时第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure BDA00017861171500001016
更新方程为
Figure BDA00017861171500001017
Figure BDA0001786117150000111
其中，h是一个[1,H]之间的随机正整数且h≠i，α1,α2是两个[0,2]之间的常量，代表权重系数，
Figure BDA0001786117150000112
代表第l代第i只量子鸟的最佳位置的适应度值，Suml代表第l代整个种群的最佳适应度值之和，ε是为了避免零因子错误而使用的由计算机产生的最小正常量,sign是取符号函数，其值取自{-1,0,1}，round是就近取整函数。
Figure BDA0001786117150000113
是第l代整个量子鸟群平均位置的d维，A1表示一只量子鸟向量子鸟群中心移动过程中由环境引发的间接作用，A2表示由于某个具体冲突而引发的间接作用，
Figure BDA00017861171500001119
为[0,1]之间的随机数。第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure BDA0001786117150000115
更新方程为
Figure BDA0001786117150000116
其中i＝1,2,...,H,d＝1,2,...,D。
保持警戒时第l+1代第i只量子鸟量子位置的第d维的更新过程为
Figure BDA0001786117150000117
其中
Figure BDA0001786117150000118
为[0,1]之间混沌随机数，
Figure BDA0001786117150000119
在初始时
Figure BDA00017861171500001120
取自[0,1]间均匀随机数，且
Figure BDA00017861171500001111
c)飞行行为。量子鸟会在飞行时通过交叉变换位置来保证与其他量子鸟群的交流。量子鸟群中的部分量子鸟也会通过反向飞行来保证量子鸟群不在原地盘旋。
设交叉概率为Pc，对所有的i＝1,3,...,H-1，产生一个随机数
Figure BDA00017861171500001112
若
Figure BDA00017861171500001113
则进行交叉操作。随机选取两个交叉点τ1,τ2，其中τ1,τ2为[1,D]间的正整数且τ1＜τ2，则令
Figure BDA00017861171500001114
完成交叉操作。
设变异概率为Pm，交叉操作完成后进行变异操作。对所有的i＝1,2,...,H，产生一个随机数
Figure BDA00017861171500001115
若
Figure BDA00017861171500001116
则在进行变异操作，将第l+1代第i只量子鸟的量子位置的第d维的更新过程为
Figure BDA00017861171500001117
完成所有量子鸟的量子位置的更新后，对更新后的量子位置测量可以得到其位置。测量方法为
Figure BDA00017861171500001118
(5)对每只量子鸟更新后的位置根据适应度函数进行适应度计算。
适应度计算如下：将第l+1代第i只量子鸟的位置
Figure BDA00017861171500001211
映射为资源分配矩阵A，利用适应度函数
Figure BDA0001786117150000122
进行适应度计算，i＝1,2,...,H。
(6)确定每只量子鸟的自身局部最佳位置和群体全局最佳位置。
第l+1代第i只量子鸟的适应度值
Figure BDA0001786117150000123
与第l代第i只量子鸟局部最佳位置的适应度值
Figure BDA0001786117150000124
比较，若
Figure BDA0001786117150000125
则
Figure BDA0001786117150000126
否则，
Figure BDA0001786117150000127
将每只量子鸟的局部最佳位置适应度值与种群最佳位置的适应度值比较，若大于群体全局最佳位置的适应度值，则用当前量子鸟的位置替换种群最佳位置
Figure BDA0001786117150000128
则
Figure BDA0001786117150000129
否则，
Figure BDA00017861171500001210
(7)判断是否达到最大迭代次数。如果达到最大迭代次数，则迭代终止，执行步骤(8)；否则，令l＝l+1，返回步骤(4)继续执行。
(8)输出量子鸟群群体的全局最佳位置，映射为该资源分配矩阵。
为便于叙述，将基于量子鸟群算法的无人机资源分配方法简记为QBSA，将基于粒子群算法的无人机资源分配方法简记为PSO。
图3为无人机执行侦查任务时的两种方法得到的无人机资源分配方案的收敛曲线；
在此种情况下，侦查时无人机都不需要配置武器，此时，参数设置如下：主要考虑两种武器的资源分配，攻击性武器和防御性武器，目标的价值分别为0.72、0.24、0.21和0.48，无人机的价值分别为0.945、0.916、0.928和0.986，无人机的价值都为1。使用两种武器的无人机1攻击目标1的存活率为0.934，攻击目标2的存活率为0.412，攻击目标3的存活率为0.986，攻击目标4的存活率为0.945；使用攻击性武器不使用防御性武器的无人机1攻击目标1的存活率为0.915，攻击目标2的存活率为0.402，攻击目标3的存活率为0.975，攻击目标4的存活率为0.934；不使用攻击性武器使用防御性武器的无人机1攻击目标1的存活率为0.914，攻击目标2的存活率为0.398，攻击目标3的存活率为0.984，攻击目标4的存活率为0.940；不使用两种武器的无人机1攻击目标1的存活率为0.900，攻击目标2的存活率为0.387，攻击目标3的存活率为0.970，攻击目标4的存活率为0.932；使用两种武器的无人机2攻击目标1的存活率为0.900，攻击目标2的存活率为0.924，攻击目标3的存活率为0.916，攻击目标4的存活率为0.942；使用攻击性武器不使用防御性武器的无人机2攻击目标1的存活率为0.896，攻击目标2的存活率为0.922，攻击目标3的存活率为0.912，攻击目标4的存活率为0.938；不使用攻击性武器使用防御性武器的无人机2攻击目标1的存活率为0.865，攻击目标2的存活率为0.912，攻击目标3的存活率为0.914，攻击目标4的存活率为0.940；不使用两种武器的无人机2攻击目标1的存活率为0.860，攻击目标2的存活率为0.908，攻击目标3的存活率为0.910，攻击目标4的存活率为0.930；使用两种武器的无人机3攻击目标1的存活率为0.928，攻击目标2的存活率为0.980，攻击目标3的存活率为0.304，攻击目标4的存活率为0.946；使用攻击性武器不使用防御性武器的无人机3攻击目标1的存活率为0.926，攻击目标2的存活率为0.976，攻击目标3的存活率为0.282，攻击目标4的存活率为0.937；不使用攻击性武器使用防御性武器的无人机3攻击目标1的存活率为0.925，攻击目标2的存活率为0.978，攻击目标3的存活率为0.300，攻击目标4的存活率为0.940；不使用两种武器的无人机3攻击目标1的存活率为0.918，攻击目标2的存活率为0.975，攻击目标3的存活率为0.280，攻击目标4的存活率为0.935；使用两种武器的无人机4攻击目标1的存活率为0.922，攻击目标2的存活率为0.986，攻击目标3的存活率为0.944，攻击目标4的存活率为0.926；使用攻击性武器不使用防御性武器的无人机4攻击目标1的存活率为0.918，攻击目标2的存活率为0.982，攻击目标3的存活率为0.882，攻击目标4的存活率为0.922；不使用攻击性武器使用防御性武器的无人机4攻击目标1的存活率为0.920，攻击目标2的存活率为0.986，攻击目标3的存活率为0.920，攻击目标4的存活率为0.920；不使用两种武器的无人机4攻击目标1的存活率为0.916，攻击目标2的存活率为0.980，攻击目标3的存活率为0.850，攻击目标4的存活率为0.912。无人机1对目标1的杀伤概率为0.2，对目标2的杀伤概率为0.1，对目标3的杀伤概率为0.3，对目标4的杀伤概率为0.8；无人机2对目标1的杀伤概率为0.9，对目标2的杀伤概率为0.3，对目标3的杀伤概率为0.1，对目标4的杀伤概率为0.3；无人机3对目标1的杀伤概率为0.4，对目标2的杀伤概率为0.3，对目标3的杀伤概率为0.7，对目标4的杀伤概率为0.1；无人机4对目标1的杀伤概率为0.5，对目标2的杀伤概率为0.9，对目标3的杀伤概率为0.2，对目标4的杀伤概率为0.1。无人机的初始价值都为1，目标1的价值为0.9，目标2的价值为0.8，目标3的价值为0.8，目标4的价值为0.7。W1＝W2＝1。无人机1与目标1的匹配程度为0.1，与目标2的匹配程度为0.5，与目标3的匹配程度为0.7，与目标4的匹配程度为0.9；无人机2与目标1的匹配程度为0.2，与目标2的匹配程度为0.6，与目标3的匹配程度为0.9，与目标4的匹配程度为0.5；无人机3与目标1的匹配程度为0.9，与目标2的匹配程度为0.2，与目标3的匹配程度为0.4，与目标4的匹配程度为0.7；无人机4与目标1的匹配程度为0.2，与目标2的匹配程度为0.9，与目标3的匹配程度为0.3，与目标4的匹配程度为0.4。
量子鸟群算法的参数设置如下：觅食概率Pa为均匀分布在[0.8,1]之间的随机数，群体规模为20，终止迭代次数为1000，χ＝0.15/D,F＝5，Pc＝0.8，Pm＝0.05，
Figure BDA0001786117150000131
Figure BDA0001786117150000141
α1＝0.1,α2＝0.1。图3中的基于量子鸟群算法的无人机资源分配方案为：
不配置武器的U1对目标T3执行任务，不配置武器的U2对目标T1执行任务，不配置武器的U3对目标T4执行任务，不配置武器的U4对目标T2执行任务。此时，无人机只需考虑自身的安全，无需对目标造成伤害，需要隐蔽的对目标进行侦查任务。
图4为无人机执行攻击任务时的两种方法得到的无人机资源分配方案的收敛曲线；
设在此时，假设武器充沛，图4中的基于量子鸟群算法的无人机资源分配方案为：
使用攻击型武器和防御型武器的U1分别攻击T3和T4，只使用攻击型武器的U1攻击T4，只使用防御型武器的U1攻击T3和T4，不配置武器的U1攻击T2、T3和T4；使用攻击型武器和防御型武器的U2不攻击目标，只使用攻击型武器的U2攻击T1和T4，只使用防御型武器的U2攻击T3，使用攻击型武器和防御型武器的U3不攻击，只使用攻击型武器的U3攻击T1和T2，只使用防御型武器的U3攻击T1和T2，不配置武器的U3攻击T1和T2，使用攻击型武器和防御型武器的U4攻击T4，只使用攻击型武器的U4攻击T1、T2和T4，只使用防御型武器的U4攻击T3，不配置武器的U4攻击T1、T2和T4。

Claims (6)

1.一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立无人机的资源分配模型，假设有M种型号无人机拥有K种武器执行N个目标的任务；
(2)根据执行任务的种类确定v的值，初始化量子鸟群；
(3)根据适应度函数对每只量子鸟的位置进行适应度计算，计算出的适应度函数最大对应的量子鸟的位置即为至今为止整个群体的全局最佳位置为
Figure FDA0003304356630000011
(4)更新每只量子鸟的量子旋转角和量子位置，然后对每只鸟的量子位置测量得到更新后的位置；
(5)对每只量子鸟更新后的位置根据适应度函数进行适应度计算；
(6)确定每只量子鸟的自身局部最佳位置和群体全局最佳位置；
(7)判断是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则迭代终止，执行步骤(8)；否则，令l＝l+1，返回步骤(4)继续执行；
(8)输出量子鸟群群体的全局最佳位置，映射为该资源分配矩阵；
所述步骤(1)中建立无人机的资源分配模型具体包括：
假定有M种型号的无人机执行N个目标上的任务，第m种型号无人机的价值为Vm，第n个目标的价值为
Figure FDA0003304356630000012
并且携带K种武器，则将无人机资源分配的模型表示为：确定
Figure FDA0003304356630000013
满足t∈{0,1,...,N}，u∈{0,1,...,M}，wk∈{0,1},k＝1,2,...,K，其中t表示目标编号；u表示无人机编号，wk＝1代表使用武器k，wk＝0代表不使用武器k，其中k＝1,2,...,K；
按照无人机的型号和武器种类将所有无人机分成S种伪无人机S＝M×K，无人机的资源分配矩阵由资源分配矩阵A＝{as,n|as,n∈{0,1}}S×N表示，其中s＝1,2,...,S；n＝1,2,...,N；
将无人机的任务分为三类：侦查任务、攻击任务和毁伤评估任务，其中侦查任务和毁伤评估任务统称为评估任务；设伪无人机s与目标n的匹配度为Ps,n，Bs,n为伪无人机s对目标n攻击后的生存概率，Qs,n伪无人机s攻击目标n时目标n被击毁的概率；无人机资源分配模型由资源分配的效能来表示，其中两种任务的价值函数表示为如下：
1)评估任务：无人机评估任务的价值函数为
Figure FDA0003304356630000014
其中
Figure FDA0003304356630000015
代表造成敌方的损失期望，式中W1为敌方损失价值期望的权重；
2)攻击任务：无人机攻击任务的价值函数为：
Figure FDA0003304356630000021
其中
Figure FDA0003304356630000022
代表造成敌方的损失期望与我方损失期望之差，式中W2为我方损失期望权重；
同时，在进行资源分配时应满足如下条件：
a.任务执行约束，即每个目标上的每项任务只能被无人机执行一次，即
Figure FDA0003304356630000023
对任意t∈{1,2,...,N}成立；
b.一种型号的无人机只对一个目标执行任务，即
Figure FDA0003304356630000024
对任意s∈{1,2,...,S}；
c.每个无人机所使用不同类型的武器数量不应超过无人机所携带的数量，即
Figure FDA0003304356630000025
其中Rs,k为伪无人机s拥有k型武器的数量，
Figure FDA0003304356630000026
为拥有武器k的总数量；
令量子鸟群的规模为H，问题的维数为D＝S×N，按s递增n递增的方式排列无人机资源分配矩阵为A＝{as,n|as,n∈{0,1}}S×N中的元素，其中s＝1,2,...,S；n＝1,2,...,N，用
Figure FDA0003304356630000027
对应记录无人机任务分配矩阵A中的元素，其中l为迭代次数，D是该向量的最大维度，i＝1,2,...,H；
两种资源分配的目标函数统一表达为
Figure FDA0003304356630000028
其中v∈{CF,KL}，在评估任务中，考虑无人机不需要对目标造成伤害，为了节省资源，无人机不需要任何武器，约束为每个目标上的每项任务只能被无人机执行一次且一种型号的无人机只执行一项任务，则其价值函数表示为：
Figure FDA0003304356630000029
惩罚函数表示为
Figure FDA00033043566300000210
其中
Figure FDA00033043566300000211
函数当括号中两变量相等时返回0，不相等时返回1；在攻击任务中，主要考虑武器的使用情况，伪无人机使用武器k的数量不能超过拥有武器k的总量，即此时的价值函数表示为：
Figure FDA00033043566300000212
惩罚函数表示为
Figure FDA0003304356630000031
2.根据权利要求1所述的一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：
将第l代第i只量子鸟的量子位置记为
Figure FDA0003304356630000032
Figure FDA0003304356630000033
为第i只量子鸟第d个量子位，
Figure FDA0003304356630000034
Figure FDA0003304356630000035
为第i只量子鸟第d个主量子位，
Figure FDA0003304356630000036
为为第i只量子鸟第d个副量子位，i＝1,2,...,H，对所有的d＝1,2,...,D，初始化量子位置的第d维量子位为
Figure FDA0003304356630000037
并对第l代第i只量子鸟的量子位置测量得到其位置为
Figure FDA0003304356630000038
初始化第l代第i只量子鸟的至今为止的局部最佳位置为
Figure FDA0003304356630000039
初始时令l＝0；
对第l代量子鸟群中的第i只量子鸟的量子位置
Figure FDA00033043566300000310
的所有主量子位
Figure FDA00033043566300000311
进行测量得到第l代第i只量子鸟的位置
Figure FDA00033043566300000312
其中d＝1,2,...,D；测量方法为
Figure FDA00033043566300000313
其中，
Figure FDA00033043566300000314
为均匀分布在[0,1]间的随机数。
3.根据权利要求2所述的一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，其特征在于，所述步骤(3)中适应度计算如下：将第l代第i只量子鸟的位置
Figure FDA00033043566300000315
映射为资源分配矩阵A，利用适应度函数
Figure FDA00033043566300000316
进行适应度计算，其中
Figure FDA00033043566300000317
4.根据权利要求3所述的一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括：
在量子鸟群中，量子鸟会在觅食行为、警戒行为和飞行行为三种行为方式进行选择，首先判断量子鸟是否飞行，设F为飞行时间间隔，若当迭代次数l为F的整数倍，则量子鸟群进行飞行行为，否则，量子鸟群中量子鸟依概率进行觅食或保持警惕，根据觅食概率Pa判定的量子鸟觅食或者保持警惕，Pa为[0,1]之间的常数，随机产生一个[0,1]之间的随机数
Figure FDA00033043566300000318
当随机数小于Pa时，该量子鸟将进行觅食，否则保持警惕；三种行为方式的更新规则如下：
a)觅食行为
觅食时第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure FDA0003304356630000041
更新方程为
Figure FDA0003304356630000042
其中i＝1,2,...,H,d＝1,2,...,D，
Figure FDA0003304356630000043
为第l代第i只量子鸟局部最佳位置的第d维，
Figure FDA0003304356630000044
为第l代量子鸟群最佳位置的第d维，
Figure FDA0003304356630000045
为常数，分别代表对应量子鸟局部最佳位置和量子鸟群最佳位置对量子鸟群更新的影响程度；
第l+1代第i只量子鸟的量子位置的第d维的更新过程为
Figure FDA0003304356630000046
其中χ为变异概率，abs()为求取绝对值函数，
Figure FDA0003304356630000047
为[0,1]之间混沌随机数，
Figure FDA0003304356630000048
在初始时
Figure FDA0003304356630000049
取自[0,1]间均匀随机数，且
Figure FDA00033043566300000410
Figure FDA00033043566300000411
为量子非门，
Figure FDA00033043566300000412
为量子旋转门；
b)警戒行为
保持警戒时第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure FDA00033043566300000413
更新方程为
Figure FDA00033043566300000414
Figure FDA00033043566300000415
其中，h是一个[1,H]之间的随机正整数且h≠i，α1,α2是两个[0,2]之间的常量，代表权重系数，
Figure FDA00033043566300000416
代表第l代第i只量子鸟的最佳位置的适应度值，Suml代表第l代整个种群的最佳适应度值之和，ε是为了避免零因子错误而使用的由计算机产生的最小正常量,sign是取符号函数，其值取自{-1,0,1}，round是就近取整函数，
Figure FDA00033043566300000417
是第l代整个量子鸟群平均位置的d维，A1表示一只量子鸟向量子鸟群中心移动过程中由环境引发的间接作用，A2表示由于某个具体冲突而引发的间接作用，
Figure FDA00033043566300000418
为[0,1]之间的随机数，第l+1代第i只量子鸟的量子旋转角的第d维
Figure FDA00033043566300000419
更新方程为
Figure FDA00033043566300000420
其中i＝1,2,...,H,d＝1,2,...,D；
保持警戒时第l+1代第i只量子鸟量子位置的第d维的更新过程为
Figure FDA0003304356630000051
其中
Figure FDA0003304356630000052
为[0,1]之间混沌随机数，
Figure FDA0003304356630000053
在初始时
Figure FDA0003304356630000054
取自[0,1]间均匀随机数，且
Figure FDA0003304356630000055
c)飞行行为
设交叉概率为Pc，对所有的i＝1,3,...,H-1，产生一个随机数
Figure FDA0003304356630000056
若
Figure FDA0003304356630000057
则进行交叉操作，随机选取两个交叉点τ1,τ2，其中τ1,τ2为[1,D]间的正整数且τ1＜τ2，则令
Figure FDA0003304356630000058
令
Figure FDA0003304356630000059
完成交叉操作；
设变异概率为Pm，交叉操作完成后进行变异操作，对所有的i＝1,2,...,H，产生一个随机数
Figure FDA00033043566300000510
若
Figure FDA00033043566300000511
则在进行变异操作，将第l+1代第i只量子鸟的量子位置的第d维的更新过程为
Figure FDA00033043566300000512
完成所有量子鸟的量子位置的更新后，对更新后的量子位置测量得到其位置，测量方法为
Figure FDA00033043566300000513
5.根据权利要求4所述的一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，其特征在于，所述步骤(5)中适应度计算如下：将第l+1代第i只量子鸟的位置
Figure FDA00033043566300000514
映射为资源分配矩阵A，利用适应度函数
Figure FDA00033043566300000515
进行适应度计算，i＝1,2,...,H。
6.根据权利要求5所述的一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，其特征在于，所述步骤(6)确定每只量子鸟的自身局部最佳位置和群体全局最佳位置具体包括：第l+1代第i只量子鸟的适应度值
Figure FDA00033043566300000516
与第l代第i只量子鸟局部最佳位置的适应度值
Figure FDA00033043566300000517
比较，i＝1,2,…,H，若
Figure FDA00033043566300000518
则
Figure FDA00033043566300000519
否则，
Figure FDA00033043566300000520
将每只量子鸟的局部最佳位置适应度值与种群最佳位置的适应度值比较，若
Figure FDA00033043566300000521
则
Figure FDA00033043566300000522
否则，
Figure FDA00033043566300000523
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