CN109951568A - 一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法 - Google Patents
一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109951568A CN109951568A CN201910265651.6A CN201910265651A CN109951568A CN 109951568 A CN109951568 A CN 109951568A CN 201910265651 A CN201910265651 A CN 201910265651A CN 109951568 A CN109951568 A CN 109951568A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- alliance
- sav
- bid
- ccp
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Abstract
本发明公开了一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法,包括:航空集群内的所有成员进行搜索飞行,当某一SAV发现待攻击目标和/或接收到任务信息后,与自身携带的资源进行比对;若自身没有足够的资源,则向CCP发送相关信息;CCP接收相关信息后结合已知的全体成员初始资源和实时位置信息,向满足要求的潜在投标SAV发送招标信息;潜在投标SAV检查自身是否拥有所需资源中的任何一种;若有,则投标SAV申请成为联盟成员;CCP接收联盟组建投标信息,并判断是否可组建相应联盟;若可组建相应联盟,则通知中标SAV对应联盟及相关信息;投标SAV中的中标SAV规划路径后加入对应联盟,打击目标和/或完全任务。
Description
技术领域
本发明涉及航空技术领域,具体涉及一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法。
背景技术
在航空领域,由大规模、功能各异的有人/无人航空平台组成航空集群,已成为近年来的重要发展趋势。面对连续动态、多任务、多目标的战场环境,航空集群中异构集群飞行器(Swarm Aerial Vehicle,SAV)需依据具体任务动态组合、相互协作、按需协同、灵活聚散,并在作战过程中进行自主决策,从而连续、闭环地实现侦察发现-定位跟踪-决策-打击(OODA)的完整作战过程。这要求航空集群成员对战场环境快速反应、同时高效合理的组建相应的作战联盟,从而使得集群作战效能最大化,并且在满足各项战技指标的前提下,达到多SAV的实时优化配置。当前以进化算法、群体智能算法、联盟结构为代表的多任务、多目标最优联盟组建求解算法虽然容易实现且计算效率高,但基于不同的模型、假设和约束必须设计新的规则,灵活性、鲁棒性和可拓展性较差,难以满足航空集群作战按需协同、灵活聚散的基本要求。
随着市场机制的引入,研究者开始从改进联盟组建机制的角度对该类问题进行最优求解。合同网是一种经典协商策略,通过模仿经济学行为中的“招标-投标-中标”实现联盟组建,具有良好的动态性、拓展性、鲁棒性,成为集群作战中有效的求解方法,采用合同网思想来求解联盟可以使集群成员为求得自身利益或者整体利益最大化,与其他成员自主对话、协商从而动态组建,任务分配效率较高,适合于大规模不确定性环境下动态任务的快速分配。
航空集群是一个大规模复杂飞行系统,集群成员既独立自主又相互交互从而形成了交互网络(Interaction Network),不同的网络结构有着不同的通信性能。因此合理的网络结构可以使得集群成员在组建联盟执行任务时获得更好的性能,实时性较强,任务求解时可以降低系统执行任务的总通信量,尽快的求解出一个相对较好的解,使得总任务分配的代价最小,效能最大。目前国内外的相关研究已经展开,在现阶段集群作战中通常采用以下三种网络结构实现信息交互:集中式网络结构、分布式网络结构和多层分布式网络结构。
Guerriero F等提出的集中式网络结构,最显著的特点是存在一个网络控制中心,此中心可实时获取其他集群个体的信息并下达指令进行控制,集群中各个体将其探测到的战场信息和自身状态发给控制中心,控制中心具有强大的数据分析、处理能力,对这些战场态势进行决策后生成对应各个体的作战指令。这种控制架构具有实现方式较为简单、全局性强、执行高效等优点。
刁兴华等在《基于多智能体联盟的多机协同空战任务分配》一文中根据社会学思想产生了分布式网络结构。这种网络结构下集群个体之间的关系较为平等,在共同作战目标的激励下,相互通信、协作、对话、协商从而完成整个作战任务,取消控制中心的网络结构减少了中心的计算压力与通信负荷,具有计算代价小、鲁棒性较好、通信和决策实时性好等优点,可以有效处理集群较大、实时处理要求高的作战场景。
尹高扬等提出的多层分布式网络结构,通过多架空中预警机、地面控制站等飞行器共同组成协同决策核心,各控制平台又分别控制着由若干个集群个体组成的子群。各个子群之间的协作、控制模式类似于分布式网络结构。这种结构既有全局性考量,又有对计算负荷、通信负荷、集群鲁棒性和生存力的考量。
现行的三种网络架构在处理航空集群多任务、多目标联盟组建问题时都会出现难以运行的状况。这是由于航空集群规模大、任务多、目标多、突发因素多、不确定状况多、战场环境动态连续。集中式网络结构的单一控制中心极易暴露,一旦受到干扰、破坏,整个集群网络将遭到摧毁,战场生存力存在极大隐患;而分布式网络结构针对一个任务要通过大量的信息交互才能协商出局部最优解,任务的全局性考虑不足且对通信环境依赖较强;多层分布式网络结构中多控制中心和多子群同时存在,这使得决策核心在协商中极易产生决策冲突,从而导致任务不能顺利进行且这种多子群的控制结构很难实现航空集群作战联盟灵活聚散的基本要求。
合同网求解最优联盟方面,从国内外的相关研究可以看出,目前合同网多是基于分布式网络结构下进行协商,这使得组建一个联盟就需要多次、大量的协商,不仅对通信状况依赖强,导致集群通信系统负载较大,且由于集群成员传感器距离的限制,协商范围较小,多个任务出现需要同时组建多个联盟时很难得到全局最优解,也很难评价其求解结果的优良。
发明内容
针对现有合同网求解最优联盟出现的协商信息量过大,很难求得全局最优解的问题;本发明提供一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法,其设计了适合航空集群的混合多层式网络结构,并改进合同网协商机制形成在较低通信量下高效合理组建联盟完成全部作战任务的联盟组建方法。
本发明公开了一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法,包括:
航空集群内的所有成员进行搜索飞行,所述航空集群包括中央控制平台CCP和多个异构集群飞行器SAV;
当某一SAV发现待攻击目标和/或接收到任务信息后,与自身携带的资源进行比对;
若自身没有足够的资源,则向CCP发送相关信息;所述相关信息包括任务需求资源和目标位置;
CCP接收所述相关信息后结合已知的全体成员初始资源和实时位置信息,向满足要求的潜在投标SAV发送招标信息;所述招标信息包括相应的任务需求资源向量以及任务序列号;
潜在投标SAV检查自身是否拥有所需资源中的任何一种;
若有,则投标SAV申请成为联盟成员;
CCP接收联盟组建投标信息,并判断是否可组建相应联盟;
若可组建相应联盟,则通知中标SAV对应联盟及相关信息;
投标SAV中的中标SAV规划路径后加入对应联盟,打击目标和/或完全任务。
作为本发明的进一步改进,当现行CCP不能行使中心职能时,其它成员通过选举成为新的CCP。
作为本发明的进一步改进,若自身有足够的资源,则规划好路径打击目标和/或完成任务。
作为本发明的进一步改进,若潜在投标SAV自身没有拥有所需资源中的任何一种,则不做应答,继续搜索飞行。
作为本发明的进一步改进,CCP综合全局信息可将多个任务同时进行招标,收到招标信息的潜在投标SAV对比自身资源情况可对多个招标信息进行回应,最终由CCP判定其参与的联盟组。
作为本发明的进一步改进,若不可组建相应联盟,则扩大招标范围,并返回至所述CCP接收所述相关信息后结合已知的全体成员初始资源和实时位置信息,向满足要求的潜在投标SAV发送招标信息。
作为本发明的进一步改进,投标SAV中的未中标SAV继续搜索飞行。
作为本发明的进一步改进,在所述投标SAV中的中标SAV规划路径后加入对应联盟,打击目标和/或完全任务;之后,还包括:
中标SAV通过选举产生联盟长机;
判断联盟是否完整;
若联盟完整,则继续打击目标和/或完全任务;
若联盟不完整,则在通信范围内进行招标,协商替补成员。
作为本发明的进一步改进,CCP在任务开始初期对成员进行初始化,而后获取成员只包含位置信息的SOP包;
当产生联盟长机后,剩余中标SAV停止SOP包向CCP的发送。
作为本发明的进一步改进,联盟组建后,CCP只与每个联盟长机保持通信并获取相关战场态势,联盟长机负责管理其成员,并对任务完成情况进行评估,判断是否解散联盟;
若联盟解散后,则SAV恢复与CCP的通信,更新当前携带资源情况,并恢复SOP包实时更新。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明针对航空集群连续动态、多任务、多目标的战场环境,考虑到合理的网络结构会使集群成员在执行任务时获得更好的性能,在任务分配时达到降低系统执行任务的总通信量,缩短任务分配决策时间的效果,设计了适合航空集群作战任务的混合多层式网络结构;基于该网络结构改进合同网协商机制的最优联盟求解方法,避免原有合同网求解中出现多次协商、通信量大且难以得到全局最优解的问题。
附图说明
图1是本发明的混合多层式网络结构示意图;
图2是本发明的改进合同网与经典合同网对比图;
图3是本发明一种实施例公开的改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法的流程图;
图4是本发明一种实施例公开的G时刻航空集群作战场景图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述:
本发明提供一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法,该联盟组建方法的实现主要包括两个阶段:1、混合多层式网络结构;2、改进合同网协商机制的最优联盟求解方法;其中:
1、混合多层式网络结构的实现原理为:
1)多控制中心备份,避免协商冲突且生存性强。航空集群存在大量异构SAV,其中具有高计算能力、强对抗性的为中央控制平台(Control center Platform,CCP),当现行CCP不能再行使中心职能时,其它成员通过选举成为新的CCP,CCP在任务开始初期对成员进行初始化(初始化内容包括:节点号、作战能力、地理位置信息表),而后通过获取成员只包含位置信息的SOP包,动态掌握全局位置信息。通过这种方式减少了多控制中心同时决策的协商冲突,更加实时高效;同时也避免出现单一中心暴露、集群易受摧毁的问题。
2)减少信息冗余,中心决策考虑全局。当任务出现后由发现目标或接受任务的SAV向CCP发送需求资源和目标位置。CCP已知集群成员携带的初始任务资源和实时位置信息,任务出现后综合全局信息作出合理预估。向有可能完成任务的SAV发送相关需求信息。接受指令的SAV组建对应的联盟后选举出联盟长机,同时停止SOP包的发送。
3)长机管理联盟,灵活聚散,应激重构。联盟组建后,CCP只与每个联盟的长机保持通信获取相关战场态势。长机负责管理其成员,并对任务完成情况进行评估,判断是否解散联盟,解散后SAV再次恢复与CCP的通信,更新当前携带资源情况,并恢复SOP包实时更新。在任务执行过程中,长机若发现某一成员出现毁伤,则向周围发布替补资源需求,进行小范围的局部协商,实现应激重构,确保任务能够顺利完成;如图1所示。
2、改进合同网协商机制的最优联盟求解方法的实现原理为:
1)CCP承担首要招标者的角色,控制招标范围,减少不必要的信息交互。CCP已知SAV携带的初始任务资源和实时位置,因此仅向其认为可能有能力完成任务且在获知的目标周围的潜在联盟成员发送招标信息,从而减少不必要的信息交互,降低协商中的通信冗余。
2)采用联盟长机负责监督联盟内部任务的执行、分配与评估。以组建联盟为目的的改进合同网模型中,SAV间资源互补、信任协作且通信代价低。以充分利用单个SAV的资源、联盟规模最小为目标的组建联盟从而提高系统总任务的完成效率。联盟长机可以有效的监督成员对任务的完成情况,避免出现恶意投标行为,高效灵活长机评估任务完成即刻宣布联盟解散,等待下一次联盟的组建。
3)基于混合多层式网络结构,投标者可同时回应多个招标信息。发现目标、接受任务的SAV向CCP发送相关信息,CCP综合全局信息将多个任务同时进行招标,收到招标信息的SAV对比自身资源情况可以对多个招标信息进行回应,最终由CCP判定其参与的联盟组。这样避免产生经典合同网中多个投标者与某一招标者协商时,必须拒绝其他招标者的招标所产生的投标资源被占用,最终只有唯一投标者获得任务资格,系统拥有空闲资源而任务却无法分配的局面。
4)实现作战时的应激重构。当联盟组建完成后,联盟长机成为次要招标者,其成员出现战损时,评估当前任务完成情况,快速向周围发起招标,进行局部协商,找到替补者,实现应激重构,继续完成任务;如图2所示。
本发明针对航空集群连续动态、多任务、多目标的战场环境,考虑到合理的网络结构会使集群成员在执行任务时获得更好的性能,在任务分配时达到降低系统执行任务的总通信量,缩短任务分配决策时间的效果,设计了适合航空集群作战任务的混合多层式网络结构。基于该网络结构改进了合同网最优联盟求解算法,避免原有合同网求解中出现多次协商、通信量大且难以得到全局最优解的问题。
具体的:
如图3所示,本发明提供一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法,包括:
步骤1、航空集群包括中央控制平台CCP和多个异构集群飞行器SAV;根据作战中SAV所处不同阶段,把他们分为首要招标者、潜在投标者、投标者、中标者、联盟成员、联盟长机、次要招标者以及替补者的不同角色;
步骤2、任务初期航空集群中成员均进行搜索飞行;
步骤3、当某一成员Vp发现待攻击目标或者接收到任务信息后先与自身携带资源进行对比,如果有足够的资源则规划好路径打击目标、完成任务;如果没有足够的资源,则向CCP发送相关信息,信息包括任务需求资源、目标位置;
步骤4、CCP收到来自的信息后结合已知的全体成员初始资源和实时位置信息,向其认为可能携带相应资源Vp且在目标附近的SAV发送招标信息,招标信息含有相应的任务需求向量以及任务序列号;这时的CCP为首要招标者,收到招标信息的所有SAV为潜在投标者;
步骤5、潜在投标者Vi检查自身是否含有所需资源中的任何一种,若有就对对应任务投标,申请成为该联盟成员,这些SAV称为投标者;若没有则不做应答继续搜索飞行;
步骤6、CCP接收联盟组建投标信息,并判断是否可组建相应联盟;若可组建相应联盟,则则发送中标信息通知中标的SAV其参与的联盟并告知相关目标位置信息,比如待攻击目标的位置或者接受任务Vp的位置,收到中标信息的SAV为中标者,他们组成对应联盟并规划好路径完成任务、实现打击;如果联盟组建不成功,则CCP扩大招标范围再次进行招标直至联盟组建完成。
步骤7、联盟成员在得知任务序号后形成相应的联盟,并在这个过程中选举出联盟长机Vq,由长机负责管理整个联盟,在任务执行过程中一旦Vq发现某一成员不能进行通信,联盟不再完整就立刻对任务进行再评估,生成需求向量向周围发送招标信息,这个时候的Vq是次要招标者,快速协商后选出替补者加入联盟保证联盟完整顺利完成此次任务。这个过程称为应激重构。
实施例:
为了更好体现联盟组建过程,本发明建立一个相对简单的战场情况进行描述,如图4所示。设战场中有N架SAV,每架SAV有唯一的编号Vi∈V,i=1,2,3,...,N,存在M个目标Tj∈T,j=1,2,3,...,M,S个任务Ak∈A,k=1,2,3,...,S,其中目标和任务的位置信息、出现时间、相关需求等事先未知,需要SAV执行搜索任务时获取。在航空集群作战的G时刻,无人机V1搜索到两个待攻击目标T1和T2,预警机V2接受到一个任务A1。两架SAV均不能自己完成目标任务,需要组建相应的联盟和
(1)招标阶段
无人机V1和预警机V2将目标或任务的需求资源向量和(完成任务或摧毁目标所需要的资源总量)以及待攻击目标T1和T2的位置信息发送给CCP。每一架SAV的初始资源向量为
式中:表示飞行器Vi所携带的第p种任务资源的数量。例如,表示编号为1的SAV携带第1种任务资源的数量为2,携带第2种任务资源的数量为4,携带第3种任务资源的数量是0(既可能是无法携带第3种任务资源,也可能是没有携带第3种任务资源或者是完成之前的任务使得第3种资源耗尽),和的表示方式与一样,同时假定所有资源种类均为n。CCP综合全局信息后只对它认为可能携带相应资源、并在目标附近的SAV进行招标,发送资源向量和
(2)投标阶段
潜在投标者Vi对照自身现在所拥有的资源对申请参与的联盟组进行反馈。这个过程是联盟投标阶段。CCP招标中很可能出现同时将多个目标或任务发送给了同一个SAV,SAV可以对多个目标或任务都作出反馈,由CCP判断该SAV该参与哪一联盟中。其投标阶段的伪代码可以表示为:
1.Begin
2.Receive task vector
3.for i←1to n
4.for p←1to n
5.if[p]inthen
6.Send_bid_document(taskT1,vectorplatform CCP)
7.if[p]inthen
8.Send_bid_document(taskT2,platform CCP)
9.if[p]inthen
10.Send_bid_document(taskA1,vectorplatform CCP)
11.Else
12.Destroy_task_vector
13.End
(3)中标阶段
CCP收到第一个投标信息后就采用分阶次优联盟快速组建算法(MSOCFA)组建对应的联盟。组建联盟和成功后发布联盟序列号、待攻击目标T1和T2、预警机V2的位置信息给中标的SAV。如果某一联盟组建失败则CCP扩大该联盟的招标范围,再次进行招标-投标-中标,直到联盟组建成功。
(4)联盟应激重构阶段
中标的SAV加入联盟并选举出联盟长机。比如针对目标T1形成的攻击联盟选举出长机V3,则V3负责整个联盟的管理,其成员不再单独给CCP发送位置信息。在整个联盟执行行动的过程中,出现某突发状况造成V3无法和某一联盟成员进行通信,则对目标T1打击情况进行评估,此时V3成为次要招标者,将生成的需求向量向通信范围内的SAV进行招标,经过短暂协商,选出代替毁伤SAV的替补者加入联盟继续打击目标,完成联盟的应激重构。长机和CCP保持实时态势通信,并负责评估任务是否完成、目标是否摧毁。评估完成任务后长机V3宣布联盟解散,解散后的成员恢复与CCP的通信并更新自己的资源信息,继续执行组建联盟前的任务,等待下一次的招标。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法,其特征在于,包括:
航空集群内的所有成员进行搜索飞行,所述航空集群包括中央控制平台CCP和多个异构集群飞行器SAV;
当某一SAV发现待攻击目标和/或接收到任务信息后,与自身携带的资源进行比对;
若自身没有足够的资源,则向CCP发送相关信息;所述相关信息包括任务需求资源和目标位置;
CCP接收所述相关信息后结合已知的全体成员初始资源和实时位置信息,向满足要求的潜在投标SAV发送招标信息;所述招标信息包括相应的任务需求资源向量以及任务序列号;
潜在投标SAV检查自身是否拥有所需资源中的任何一种;
若有,则投标SAV申请成为联盟成员;
CCP接收联盟组建投标信息,并判断是否可组建相应联盟;
若可组建相应联盟,则通知中标SAV对应联盟及相关信息;
投标SAV中的中标SAV规划路径后加入对应联盟,打击目标和/或完全任务。
2.如权利要求1所述的组建方法,其特征在于,当现行CCP不能行使中心职能时,其它成员通过选举成为新的CCP。
3.如权利要求1所述的组建方法,其特征在于,若自身有足够的资源,则规划好路径打击目标和/或完成任务。
4.如权利要求1所述的组建方法,其特征在于,若潜在投标SAV自身没有拥有所需资源中的任何一种,则不做应答,继续搜索飞行。
5.如权利要求1所述的组建方法,其特征在于,CCP综合全局信息可将多个任务同时进行招标,收到招标信息的潜在投标SAV对比自身资源情况可对多个招标信息进行回应,最终由CCP判定其参与的联盟组。
6.如权利要求1所述的组建方法,其特征在于,若不可组建相应联盟,则扩大招标范围,并返回至所述CCP接收所述相关信息后结合已知的全体成员初始资源和实时位置信息,向满足要求的潜在投标SAV发送招标信息。
7.如权利要求1所述的组建方法,其特征在于,投标SAV中的未中标SAV继续搜索飞行。
8.如权利要求1所述的组建方法,其特征在于,在所述投标SAV中的中标SAV规划路径后加入对应联盟,打击目标和/或完全任务;之后,还包括:
中标SAV通过选举产生联盟长机;
判断联盟是否完整;
若联盟完整,则继续打击目标和/或完全任务;
若联盟不完整,则在通信范围内进行招标,协商替补成员。
9.如权利要求8所述的组建方法,其特征在于,CCP在任务开始初期对成员进行初始化,而后获取成员只包含位置信息的SOP包;
当产生联盟长机后,剩余中标SAV停止SOP包向CCP的发送。
10.如权利要求9所述的组建方法,其特征在于,联盟组建后,CCP只与每个联盟长机保持通信并获取相关战场态势,联盟长机负责管理其成员,并对任务完成情况进行评估,判断是否解散联盟;
若联盟解散后,则SAV恢复与CCP的通信,更新当前携带资源情况,并恢复SOP包实时更新。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910265651.6A CN109951568B (zh) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910265651.6A CN109951568B (zh) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109951568A true CN109951568A (zh) | 2019-06-28 |
CN109951568B CN109951568B (zh) | 2022-03-11 |
Family
ID=67013642
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910265651.6A Active CN109951568B (zh) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109951568B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111432450A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-17 | 山东师范大学 | 基于联盟博弈的自组织网络节点协作促进方法及系统 |
CN112130586A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-25 | 南京航空航天大学 | 一种基于资源树的分布式异构无人机联盟构成方法 |
CN112180974A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-05 | 上海交通大学 | 基于小型无人机的资源分布式协作方法及系统 |
CN114545975A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-05-27 | 大连理工大学 | 融合多目标进化算法和合同网算法的多无人机系统任务分配方法 |
CN115963852A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-04-14 | 北京航空航天大学 | 一种基于协商机制的无人机集群构建方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030164794A1 (en) * | 2002-03-04 | 2003-09-04 | Time Domain Corporation | Over the horizon communications network and method |
CN102413482A (zh) * | 2011-11-14 | 2012-04-11 | 北京邮电大学 | 基于合同网的无线传感器任务分配方法 |
CN104155999A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-19 | 海南大学 | 战场环境下多无人机时敏任务动态分配算法 |
US20160117929A1 (en) * | 2014-09-30 | 2016-04-28 | Elwha Llc | System and method for operation of unmanned aircraft within a managed airspace or flyway |
-
2019
- 2019-04-03 CN CN201910265651.6A patent/CN109951568B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030164794A1 (en) * | 2002-03-04 | 2003-09-04 | Time Domain Corporation | Over the horizon communications network and method |
CN102413482A (zh) * | 2011-11-14 | 2012-04-11 | 北京邮电大学 | 基于合同网的无线传感器任务分配方法 |
CN104155999A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-19 | 海南大学 | 战场环境下多无人机时敏任务动态分配算法 |
US20160117929A1 (en) * | 2014-09-30 | 2016-04-28 | Elwha Llc | System and method for operation of unmanned aircraft within a managed airspace or flyway |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
FEI QI: "UAV Network and IoT in the Sky for Future Smart Cities", 《IEEE NETWORK》 * |
樊珍: "多类型无人机实时任务分配技术研究", 《万方》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111432450A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-17 | 山东师范大学 | 基于联盟博弈的自组织网络节点协作促进方法及系统 |
CN111432450B (zh) * | 2020-03-31 | 2021-11-09 | 山东师范大学 | 基于联盟博弈的自组织网络节点协作促进方法及系统 |
CN112180974A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-05 | 上海交通大学 | 基于小型无人机的资源分布式协作方法及系统 |
CN112130586A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-25 | 南京航空航天大学 | 一种基于资源树的分布式异构无人机联盟构成方法 |
CN112130586B (zh) * | 2020-09-29 | 2021-12-21 | 南京航空航天大学 | 一种基于资源树的分布式异构无人机联盟构成方法 |
CN114545975A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-05-27 | 大连理工大学 | 融合多目标进化算法和合同网算法的多无人机系统任务分配方法 |
CN114545975B (zh) * | 2022-03-08 | 2023-03-17 | 大连理工大学 | 融合多目标进化算法和合同网算法的多无人机系统任务分配方法 |
CN115963852A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-04-14 | 北京航空航天大学 | 一种基于协商机制的无人机集群构建方法 |
CN115963852B (zh) * | 2022-11-21 | 2023-09-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于协商机制的无人机集群构建方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109951568B (zh) | 2022-03-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109951568A (zh) | 一种改进合同网的航空集群混合多层式联盟组建方法 | |
CN109088667B (zh) | 一种面向简单任务的同构多星在线协同方法 | |
CN108023637A (zh) | 一种同构多星在线协同方法 | |
Moehlman et al. | Decentralized negotiation: An approach to the distributed planning problem | |
CN109409773A (zh) | 一种基于合同网机制的对地观测资源动态规划方法 | |
Aldunate et al. | Collaborative distributed decision making for large scale disaster relief operations: Drawing analogies from robust natural systems | |
CN114326827B (zh) | 一种无人机集群多任务动态分配方法及系统 | |
Hinchey et al. | Modeling for NASA autonomous nano-technology swarm missions and model-driven autonomic computing | |
Mohamed et al. | Utilizing fog computing for multi-robot systems | |
CN108377163B (zh) | 一种基于异步通信的多星在线协同方法 | |
Gassara et al. | Describing correct UAVs cooperation architectures applied on an anti-terrorism scenario | |
Ponda et al. | Ensuring network connectivity for decentralized planning in dynamic environments | |
Zhu et al. | Formation Method of Aeronautic Swarm Hybrid Multi-Layer Coalition | |
Yuksek et al. | Intelligent Wargaming Approach to Increase Course of Action Effectiveness in Military Operations | |
Pujol-Gonzalez et al. | Decentralized dynamic task allocation for UAVs with limited communication range | |
Ferreira Jr et al. | A swarm based approximated algorithm to the extended generalized assignment problem (E-GAP) | |
Hutchins et al. | Maritime operations centers with integrated and isolated planning teams | |
Learned | Doolittle Series 18: Multi-Domain Operations | |
Dominguez et al. | A BDI Agent System for the collaboration of the Unmanned Aerial Vehicle. | |
Mukherjee et al. | C-MAP: Framework for multi-agent planning in cyber physical systems | |
DeSena et al. | Decentralized closed-loop collaborative surveillance and tracking performance sensitivity to communications connectivity | |
Sadik et al. | Using honey bee teamwork strategy in software agents | |
Dovgal | A Scheme of Data Analysis by Sensors of a Swarm of Drones Performing a Search Mission Based on a Fog Architecture Using the Internet of Things | |
Zhou et al. | Ew2bpaas: a framework for effects web-based battle platform as a service | |
Duffy et al. | A Model of Tactical Battle Rhythm |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |