CN112801540A - 基于无人集群的智能协同架构设计 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于无人集群的智能协同架构设计，通过对USoSAM无人作战系统体系结构模型的优化，可实现对复杂多变的群战环境和巨大的状态不稳定性快速做出规划。避免在无人作战模式中整体规划不足的缺陷，通过对NSGA‑3算法的优化，提出了一种T‑NSGA‑3算法。此算法可有效提高局部搜索能力和全局搜索能力，在保持多样性和均匀性的同时能够获得更好的效果，为最后的运算结果添加了成功几率。

Description

基于无人集群的智能协同架构设计
技术领域
本发明涉及集群构架技术领域，具体为基于无人集群的智能协同架构设计。
背景技术
随着全球信息化的发展，无人系统技术也在飞速发展，而无人系统技术作为改变未来战争规则的颠覆性技术，在世界范围内迅速发展，成为国家间军事博弈的重要力量，该无人机作战系统的目的是利用模拟群体生物的协同行为和信息共享，形成自主智能来完成作战任务，体系结构是系统能力的载体，它通过集成不同组成系统的所有能力来实现总体任务目标，它是实现无人作战系统组织、协调、规划、控制、执行和学习功能的基础，操作架构被认为是DoDAF、MoDaF、NAF采用的框架，由高级工程师来设计优化；
现有的基于无人集群的智能协同架构设计往往都有自己的计算方法，而这种计算方法再引用到复杂多变的群战环境和巨大的状态不确定性，导致无人作战模式的整体规划不足，同时局部搜索和全局搜索的能力差，因此我们提出一种基于无人集群的智能协同架构设计。
发明内容
本发明解决的技术问题在于克服现有技术的算法效率低和搜索能力差等缺陷，提供基于无人集群的智能协同架构设计。所述基于无人集群的智能协同架构设计具有算法效率高和搜索能力好等特点。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于无人集群的智能协同架构设计，包括以下步骤：
步骤1：USoSAM建模；
步骤2：探索问题框架，无人机作战体系结构首先要对能力有一个清晰的认识，这是构建体系模型的基础，能力是指完成一个目标或任务所体现的综合素质，兰德将能力定义为在规定的标准和条件下通过一组手段或一组行为来完成一组特定任务并获得预期结果的能力，超网络体系结构建模强调了节点间的交互作用，同时考虑了武器装备性能和数量对系统作战能力的影响，因此，我们结合超网络架构的观点来进行我们的研究，此外，网络力模型给出了描述网络两个关键特征的数学结构，即节点的函数类型和链路的传输类型，为了分析、设计和构建以网络为中心的作战网络，提出了基于超网络的作战网络结构模型，在作战网络系统中，网络节点和子网络具有不同的功能，在当前的指挥控制超网络模型中，采用基于超图理论的C2超网络建模方法对C2网络中的复杂关系进行量化和描述，能力是在任务和系统之间形成直接映射关系的桥梁，从能力生成的角度来看，作战系统的能力通常是指根据任务分配选择不同能力，并规定系统间C2结构的无人作战系统，我们通过定义下面的元素来构建架构模型；
步骤3：USoSAM目标函数，Konur等人指出性能、已完成的时间和成本是架构的目标，性能和成本是用于描述架构的两个重要属性，无人作战系统的完成时间消耗是另一个重要指标，我们定义USoSAM需要构建一个稳定的、具有最高总体性能、最小化完成时间并消耗最低总成本的体系结构；
步骤4：搜索架构算法，首先随机生成N个种群个体，形成初始种群p，同时生成H个参考点，形成参考点集合R，这些种群中的个体与参考点共同进化，经过固定次数的迭代，得到一组靠近帕累托前沿的非显性解，每一代利用遗传算子对亲本群体Pt进行杂交突变，生成新一代群体Ct，通过使用遗传算子选择亲本种群，我们改进了这一过程，优胜者从亲本种群中选出，劣等个体被淘汰，选择操作者直接将优化的个体(或溶液)感染给下一代，或通过配对和再遗传给后代产生新的个体，选择操作基于群体中个体的适应度评估，我们使用轮盘赌选择方法，在这种方法中，个体的选择概率与其适应度值成正比，在标准化平面上，将每个一维目标均匀分成p个部分，则均匀生成参考点C(m+p-1，p)C(m+p-1，p)；
步骤5：仿真实验；
步骤6：实验设置；
步骤7：基准比较分析，我们将候选方法的大小和首选向量初始化为100，并将最大产出设置为100；
步骤8：分析结果。
优选的，步骤2中能力是战斗武器系统提供侦察、预警、指挥和控制的能力；任务节点是一个可以被能力节点牵引的活动，用C表示；系统节点是具有相应能力的任务驱动设备，记为D；C2结构是指任务与资源、组织、决策过程、环境之间整体有序的协调行为；我们为任务能力构建一个邻接矩阵C＝{Cmk}mk，并将其Cln设置为1，否则设置为0，
Figure BDA0002949834220000041
我们为任务无人系统(UM-MCS)和作为后备的无人战备系统(UM-MPCS)建立了无人机系统，它有j_1j1无人执行系统和j2无人准备系统，所选系统提供待执行任务对应的能力，系统能力矩阵为D＝{den}jk，D＝{den}jk任务-系统矩阵为A＝{ale}mj，还有以下要求；
Figure BDA0002949834220000042
Figure BDA0002949834220000043
我们假定MCSs是被u1C2单元控制，所有单元构成u2种群，并且C2单元和种群被s1s2索引，有：
Figure BDA0002949834220000044
与此同时，UM战斗系统中的每个C2单位都被s牵引，每个组都被分配到一个C2单位，最后，将聚类整合到UM-MCS和UM-MPCS中，分别形成邻接矩阵B和C，在UM-MCSs中，如果任务e_1被分配到C2单元中的s_1,设置be 1s 1＝1，否则将其设置为0，形成单元邻接矩阵B＝{be 1s 1}j 1u 1，UM-MPCSs的单元邻接矩阵可以表示为F＝{fe 2s 2}j 2u 2。
优选的，步骤3中一个无人作战体系的总成本大致可以分为三个部分:提供资源的作战成本、多智能体协同完成任务的协作成本以及各子系统之间的通信成本，其中，运行成本与USoSAM设计的能力系统有关，沟通成本与组织结构有关，可表示为:
Figure BDA0002949834220000051
；我们设任务完成时间为，5h任务完成时间与任务完成量负相关，与无人作战能力正相关，可以通过C2组织的协同负载来表示，即:
Figure BDA0002949834220000052
和CO(T，CW)＝-1；对于所选系统e所提供的能力，集合表示jXk系统性能性能为的顺序矩阵，UM-CSoS体系结构的效率包括各个系统对所有功能显示的整体效率，因此总效率等于所有效率的总和，而具体效率则是组件系统通过协作提供的有效性的集成，
Figure BDA0002949834220000053
。此时，我们可以将USoSAM优化问题定义为最大效率矩阵变量和最小代价矩阵变量，因此，我们的目标函数设为:
max P erf(A，B，F)&&minCost(A，B，F)；有如下约束变量：
Figure BDA0002949834220000054
Figure BDA0002949834220000055
因此，约束条件是确保所有邻接矩阵都是有意义的。
优选的，步骤4在初始迭代中，为了增加找到最优解的概率，扩大搜索范围，随着迭代次数的增加，迭代得到的解趋于最优，因此定域范围缩小:Xg＝Xo+RS·(UX-LX)；RS表示随机范围，如果边界：Xj＞UX，Xj＝Xj-UX+LX，那么
Xj≤UX，Xj＝Xj-(LX-UX)；候选解依赖于一定的策略，对于给定的单个x，邻域解的计算量较大。从所选候选解中选择非显性排序和人群度算子，选择一定数量的解作为候选解，如果有
X∈opt{N(x)}，X＜Xbest，X被选为下一个解；目前的解决方案x一直是忌讳的，何时且仅何时满足
Figure BDA0002949834220000061
满足；
|X-Xj|＜δ，|fi(X1)-fi(X2)|＜δ；在使用上述公式计算禁忌表之后，我们接下来确定所有的非显性解，在T-NSGA-III算法中，我们提出在精英策略中引入禁忌搜索算法，以提高解的局部搜索能力，然后将禁忌搜索的亲本种群Pt和子代种群Ct和禁忌搜索的子代混合在一起，形成一个混合种群。
优选的，步骤6中实验使用MATLAB r2016b实验平台、Win64计算机、activate_matlab扩展平台PLAT-emo完成。
优选的，步骤7中算法的概率设为40％，分布指数设为5\7，分布指数设为8\11，遗传变异概率设为0.8％，nv表示决策变量的个数，通过对算法和性能的比较，提出了三种提高传统MOEAs多目标优化性能的方法，然后对个别算法的具体参数进行设置。
优选的，步骤8中USoSAM架构优化方法填补了无人作战与无人车群战一体化的空白，是系统工程在无人作战领域的一次尝试，本文分为体系结构建模和协同进化优化两部分，无人集群系统体系结构模型由自主决策、任务规划和指挥控制三个基本要素组成，完成了USoSAM体系结构优化设计，并提出了相应的体系结构优化问题，针对USoSAM问题，我们引入了一种基于多目标规划的演化分解算法NSGA-3算法，并对禁忌搜索算法进行了改进，利用禁忌表可以提高局部搜索能力，最后，设计了一个应用于区域侦察与对策(ARD)测试的场景，验证了建模和优化方法的有效性。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明在使用时，通过对USoSAM无人作战系统体系结构模型的优化，可实现对复杂多变的群战环境和巨大的状态不稳定性快速做出规划，避免在无人作战模式中整体规划不足的缺陷；
2、本发明在使用时，通过对NSGA-3算法的优化，提出T-NSGA-3算法，此算法可有效提高局部搜索能力和全局搜索能力，在保持多样性和均匀性的同时能够具得更好的结果，为最后的运算结果添加了成功几率。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于无人集群的智能协同架构设计，包括以下步骤：
步骤1：USoSAM建模；
步骤2：探索问题框架，无人机作战体系结构首先要对能力有一个清晰的认识，这是构建体系模型的基础，能力是指完成一个目标或任务所体现的综合素质，兰德将能力定义为在规定的标准和条件下通过一组手段或一组行为来完成一组特定任务并获得预期结果的能力，超网络体系结构建模强调了节点间的交互作用，同时考虑了武器装备性能和数量对系统作战能力的影响，因此，我们结合超网络架构的观点来进行我们的研究，此外，网络力模型给出了描述网络两个关键特征的数学结构，即节点的函数类型和链路的传输类型，为了分析、设计和构建以网络为中心的作战网络，提出了基于超网络的作战网络结构模型，在作战网络系统中，网络节点和子网络具有不同的功能，在当前的指挥控制超网络模型中，采用基于超图理论的C2超网络建模方法对C2网络中的复杂关系进行量化和描述，能力是在任务和系统之间形成直接映射关系的桥梁，从能力生成的角度来看，作战系统的能力通常是指根据任务分配选择不同能力，并规定系统间C2结构的无人作战系统，我们通过定义下面的元素来构建架构模型；能力是战斗武器系统提供侦察、预警、指挥和控制的能力；任务节点是一个可以被能力节点牵引的活动，用C表示；系统节点是具有相应能力的任务驱动设备，记为D；C2结构是指任务与资源、组织、决策过程、环境之间整体有序的协调行为；我们为任务能力构建一个邻接矩阵
C＝{Cmk}mk，并将其Cln设置为1，否则设置为0，
Figure BDA0002949834220000091
我们为任务无人系统(UM-MCS)和作为后备的无人战备系统(UM-MPCS)建立了无人机系统，它有j_1j1无人执行系统和j2无人准备系统，所选系统提供待执行任务对应的能力，系统能力矩阵为D＝{den}jk，D＝{den}jk任务-系统矩阵为A＝{ale}mj，还有以下要求，
Figure BDA0002949834220000092
Figure BDA0002949834220000093
我们假定MCSs是被u1C2单元控制，所有单元构成u2种群，并且C2单元和种群被s1s2索引，有：
Figure BDA0002949834220000094
与此同时，UM战斗系统中的每个C2单位都被s牵引，每个组都被分配到一个C2单位。最后，将聚类整合到UM-MCS和UM-MPCS中，分别形成邻接矩阵B和C，在UM-MCSs中，如果任务e_1被分配到C2单元中的s_1,设置be 1s 1＝1，否则将其设置为0，形成单元邻接矩阵B＝{be 1s 1}j 1u 1，UM-MPCSs的单元邻接矩阵可以表示为F＝{fe 2s 2}j 2u 2；
步骤3：USoSAM目标函数，Konur等人指出性能、已完成的时间和成本是架构的目标，性能和成本是用于描述架构的两个重要属性，无人作战系统的完成时间消耗是另一个重要指标，我们定义USoSAM需要构建一个稳定的、具有最高总体性能、最小化完成时间并消耗最低总成本的体系结构；一个无人作战体系的总成本大致可以分为三个部分:提供资源的作战成本、多智能体协同完成任务的协作成本以及各子系统之间的通信成本，其中，运行成本与USoSAM设计的能力系统有关，沟通成本与组织结构有关，可表示为:
Figure BDA0002949834220000101
；我们设任务完成时间为，5h任务完成时间与任务完成量负相关，与无人作战能力正相关，可以通过C2组织的协同负载来表示，即:
Figure BDA0002949834220000102
和CO(T，CW)＝-1；对于所选系统e所提供的能力，集合表示jXk系统性能性能为的顺序矩阵，UM-CSoS体系结构的效率包括各个系统对所有功能显示的整体效率，因此总效率等于所有效率的总和，而具体效率则是组件系统通过协作提供的有效性的集成，
Figure BDA0002949834220000111
，此时，我们可以将USoSAM优化问题定义为最大效率矩阵变量和最小代价矩阵变量，因此，我们的目标函数设为:
max P erf(A，B，F)&&minCost(A，B，F)；有如下约束变量：
Figure BDA0002949834220000112
Figure BDA0002949834220000113
因此，约束条件是确保所有邻接矩阵都是有意义的；
步骤4：搜索架构算法，首先随机生成N个种群个体，形成初始种群p，同时生成H个参考点，形成参考点集合R，这些种群中的个体与参考点共同进化，经过固定次数的迭代，得到一组靠近帕累托前沿的非显性解，每一代利用遗传算子对亲本群体Pt进行杂交突变，生成新一代群体Ct，通过使用遗传算子选择亲本种群，我们改进了这一过程，优胜者从亲本种群中选出，劣等个体被淘汰，选择操作者直接将优化的个体(或溶液)感染给下一代，或通过配对和再遗传给后代产生新的个体，选择操作基于群体中个体的适应度评估，我们使用轮盘赌选择方法，在这种方法中，个体的选择概率与其适应度值成正比，在标准化平面上，将每个一维目标均匀分成p个部分，则均匀生成参考点C(m+p-1，p)C(m+p-1，p)；在初始迭代中，为了增加找到最优解的概率，扩大搜索范围，随着迭代次数的增加，迭代得到的解趋于最优，因此定域范围缩小:Xg＝Xo+RS·(UX-LX)；RS表示随机范围，如果边界：
Xj＞UX，Xj＝Xj-UX+LX，那么Xj≤UX，Xj＝Xj-(LX-UX)；候选解依赖于一定的策略，对于给定的单个x，邻域解的计算量较大，从所选候选解中选择非显性排序和人群度算子，选择一定数量的解作为候选解，如果有X∈opt{N(x)}，X＜Xbest，X被选为下一个解；目前的解决方案x一直是忌讳的，何时且仅何时满足
Figure BDA0002949834220000121
满足；|X-Xj|＜δ，|fi(X1)-fi(X2)|＜δ；在使用上述公式计算禁忌表之后，我们接下来确定所有的非显性解，在T-NSGA-III算法中，我们提出在精英策略中引入禁忌搜索算法，以提高解的局部搜索能力，然后将禁忌搜索的亲本种群Pt和子代种群Ct和禁忌搜索的子代混合在一起，形成一个混合种群；
步骤5：仿真实验；
步骤6：实验设置；步骤6中实验使用MATLABr2016b实验平台、Win64计算机、activate_matlab扩展平台PLAT-emo完成；
步骤7：基准比较分析，我们将候选方法的大小和首选向量初始化为100，并将最大产出设置为100；算法的概率设为40％，分布指数设为5\7，分布指数设为8\11，遗传变异概率设为0.8％，nv表示决策变量的个数，通过对算法和性能的比较，提出了三种提高传统MOEAs多目标优化性能的方法，然后对个别算法的具体参数进行设置；
步骤8：分析结果,USoSAM架构优化方法填补了无人作战与无人车群战一体化的空白，是系统工程在无人作战领域的一次尝试，本文分为体系结构建模和协同进化优化两部分，无人集群系统体系结构模型由自主决策、任务规划和指挥控制三个基本要素组成，完成了USoSAM体系结构优化设计，并提出了相应的体系结构优化问题，针对USoSAM问题，我们引入了一种基于多目标规划的演化分解算法NSGA-3算法，并对禁忌搜索算法进行了改进，利用禁忌表可以提高局部搜索能力，最后，设计了一个应用于区域侦察与对策(ARD)测试的场景，验证了建模和优化方法的有效性。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.基于无人集群的智能协同架构设计，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：USoSAM建模；
步骤2：探索问题框架，无人机作战体系结构首先要对能力有一个清晰的认识，这是构建体系模型的基础，能力是指完成一个目标或任务所体现的综合素质，兰德将能力定义为在规定的标准和条件下通过一组手段或一组行为来完成一组特定任务并获得预期结果的能力，超网络体系结构建模强调了节点间的交互作用，同时考虑了武器装备性能和数量对系统作战能力的影响，因此，我们结合超网络架构的观点来进行我们的研究，此外，网络力模型给出了描述网络两个关键特征的数学结构，即节点的函数类型和链路的传输类型，为了分析、设计和构建以网络为中心的作战网络，提出了基于超网络的作战网络结构模型，在作战网络系统中，网络节点和子网络具有不同的功能，在当前的指挥控制超网络模型中，采用基于超图理论的C2超网络建模方法对C2网络中的复杂关系进行量化和描述，能力是在任务和系统之间形成直接映射关系的桥梁，从能力生成的角度来看，作战系统的能力通常是指根据任务分配选择不同能力，并规定系统间C2结构的无人作战系统，我们通过定义下面的元素来构建架构模型；
步骤3：USoSAM目标函数，Konur等人指出性能、已完成的时间和成本是架构的目标，性能和成本是用于描述架构的两个重要属性，无人作战系统的完成时间消耗是另一个重要指标，我们定义USoSAM需要构建一个稳定的、具有最高总体性能、最小化完成时间并消耗最低总成本的体系结构；
步骤4：搜索架构算法，首先随机生成N个种群个体，形成初始种群p，同时生成H个参考点，形成参考点集合R,这些种群中的个体与参考点共同进化，经过固定次数的迭代，得到一组靠近帕累托前沿的非显性解，每一代利用遗传算子对亲本群体Pt进行杂交突变，生成新一代群体Ct，通过使用遗传算子选择亲本种群，我们改进了这一过程，优胜者从亲本种群中选出，劣等个体被淘汰，选择操作者直接将优化的个体(或溶液)感染给下一代，或通过配对和再遗传给后代产生新的个体，选择操作基于群体中个体的适应度评估，我们使用轮盘赌选择方法，在这种方法中，个体的选择概率与其适应度值成正比，在标准化平面上，将每个一维目标均匀分成p个部分，则均匀生成参考点C(m+p-1，p)C(m+p-1，p)；
步骤5：仿真实验；
步骤6：实验设置；
步骤7：基准比较分析，我们将候选方法的大小和首选向量初始化为100，并将最大产出设置为100；
步骤8：分析结果。
2.根据权利要求1所述的基于无人集群的智能协同架构设计，其特征在于：步骤2中能力是战斗武器系统提供侦察、预警、指挥和控制的能力；任务节点是一个可以被能力节点牵引的活动，用C表示；系统节点是具有相应能力的任务驱动设备，记为D；C2结构是指任务与资源、组织、决策过程、环境之间整体有序的协调行为；我们为任务能力构建一个邻接矩阵C＝{Cmk}mk，并将其Cln设置为1，否则设置为0，
Figure FDA0002949834210000031
我们为任务无人系统(UM-MCS)和作为后备的无人战备系统(UM-MPCS)建立了无人机系统，它有j_1j1无人执行系统和j2无人准备系统。所选系统提供待执行任务对应的能力，系统能力矩阵为D＝{den}jk，D＝{den}jk任务-系统矩阵为A＝{ale}mj，还有以下要求，
Figure FDA0002949834210000032
Figure FDA0002949834210000033
我们假定MCSs是被u1C2单元控制，所有单元构成u2种群，并且C2单元和种群被s1s2索引，有：
Figure FDA0002949834210000034
与此同时，UM战斗系统中的每个C2单位都被s牵引，每个组都被分配到一个C2单位，最后，将聚类整合到UM-MCS和UM-MPCS中，分别形成邻接矩阵B和C，在UM-MCSs中，如果任务e_1被分配到C2单元中的s_1,设置be1s1＝1，否则将其设置为0，形成单元邻接矩阵B＝{be1s1}j1u1，UM-MPCSs的单元邻接矩阵可以表示为F＝{fe2s2}j2u2。
3.根据权利要求1所述的基于无人集群的智能协同架构设计，其特征在于：步骤3中一个无人作战体系的总成本大致可以分为三个部分:提供资源的作战成本、多智能体协同完成任务的协作成本以及各子系统之间的通信成本，其中，运行成本与USoSAM设计的能力系统有关，沟通成本与组织结构有关，可表示为:
Figure FDA0002949834210000041
Figure FDA0002949834210000042
我们设任务完成时间为，5h任务完成时间与任务完成量负相关，与无人作战能力正相关,可以通过C2组织的协同负载来表示，即:
Figure FDA0002949834210000043
和CO(T，CW)＝-1；对于所选系统e所提供的能力，集合表示jXk系统性能性能为的顺序矩阵，UM-CSoS体系结构的效率包括各个系统对所有功能显示的整体效率，因此总效率等于所有效率的总和，而具体效率则是组件系统通过协作提供的有效性的集成，
Figure FDA0002949834210000044
Figure FDA0002949834210000045
此时，我们可以将USoSAM优化问题定义为最大效率矩阵变量和最小代价矩阵变量，因此，我们的目标函数设为:
max P erf(A，B，F)&&minCost(A，B，F)；有如下约束变量：
Figure FDA0002949834210000046
Figure FDA0002949834210000051
因此，约束条件是确保所有邻接矩阵都是有意义的。
4.根据权利要求1所述的基于无人集群的智能协同架构设计，其特征在于：步骤4在初始迭代中，为了增加找到最优解的概率，扩大搜索范围，随着迭代次数的增加，迭代得到的解趋于最优，因此定域范围缩小:Xg＝Xo+RS·(UX-LX)；RS表示随机范围，如果边界：Xj＞UX，Xj＝Xj-UX+LX，那么
Xj≤UX，Xj＝Xj-(LX-UX)；候选解依赖于一定的策略，对于给定的单个x，邻域解的计算量较大，从所选候选解中选择非显性排序和人群度算子，选择一定数量的解作为候选解，如果有
Figure FDA0002949834210000052
X被选为下一个解；目前的解决方案x一直是忌讳的，何时且仅何时满足
Figure FDA0002949834210000053
满足；
|X-Xj|＜δ，|fi(X1)-fi(X2)|＜δ；在使用上述公式计算禁忌表之后，我们接下来确定所有的非显性解。在T-NSGA-III算法中，我们提出在精英策略中引入禁忌搜索算法，以提高解的局部搜索能力。然后将禁忌搜索的亲本种群Pt和子代种群Ct和禁忌搜索的子代混合在一起，形成一个混合种群。
5.根据权利要求1所述的基于无人集群的智能协同架构设计，其特征在于：步骤6中实验使用MATLABr2016b实验平台、Win64计算机、activate_matlab扩展平台PLAT-emo完成。
6.根据权利要求1所述的基于无人集群的智能协同架构设计，其特征在于：步骤7中算法的概率设为40％，分布指数设为5\7，分布指数设为8\11，遗传变异概率设为0.8％，nv表示决策变量的个数。通过对算法和性能的比较，提出了三种提高传统MOEAs多目标优化性能的方法，然后对个别算法的具体参数进行设置。
7.根据权利要求1所述的基于无人集群的智能协同架构设计，其特征在于：步骤8中USoSAM架构优化方法填补了无人作战与无人车群战一体化的空白，是系统工程在无人作战领域的一次尝试，本文分为体系结构建模和协同进化优化两部分，无人集群系统体系结构模型由自主决策、任务规划和指挥控制三个基本要素组成，完成了USoSAM体系结构优化设计，并提出了相应的体系结构优化问题，针对USoSAM问题，我们引入了一种基于多目标规划的演化分解算法NSGA-3算法，并对禁忌搜索算法进行了改进，利用禁忌表可以提高局部搜索能力,最后，设计了一个应用于区域侦察与对策(ARD)测试的场景，验证了建模和优化方法的有效性。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113534662A (zh) * 2021-06-04 2021-10-22 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种基于行为树的无人系统集群控制方法
CN114819274A (zh) * 2022-03-23 2022-07-29 西南交通大学 一种水库多目标优化调度技术评估方法及系统
CN115237157A (zh) * 2022-08-08 2022-10-25 南京理工大学 一种路网约束下的空地无人集群多任务点路径规划方法
CN116542468A (zh) * 2023-05-06 2023-08-04 中国人民解放军32370部队 一种无人机集群任务规划方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101136081A (zh) * 2007-09-13 2008-03-05 北京航空航天大学 基于蚁群智能的无人作战飞机多机协同任务分配方法
US20090070281A1 (en) * 2007-06-01 2009-03-12 Solomon Research Llc System for hybridized efficient genetic algorithms to solve bi-objective optimization problems with application to network computing
US20100163621A1 (en) * 2006-01-11 2010-07-01 Carmel-Haifa University Economic Corporation Ltd. Uav decision and control system
US20120016819A1 (en) * 2010-07-19 2012-01-19 Tapicu, Inc. Distributed multimedia document indexing strategies
CN104700165A (zh) * 2015-03-27 2015-06-10 合肥工业大学 一种多无人机舰机协同路径规划方法
CN106705970A (zh) * 2016-11-21 2017-05-24 中国航空无线电电子研究所 一种基于蚁群算法的多无人机协同路径规划方法
CN112130581A (zh) * 2020-08-19 2020-12-25 昆明理工大学 一种面向空中机动作战的无人机集群协同任务规划方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100163621A1 (en) * 2006-01-11 2010-07-01 Carmel-Haifa University Economic Corporation Ltd. Uav decision and control system
US20090070281A1 (en) * 2007-06-01 2009-03-12 Solomon Research Llc System for hybridized efficient genetic algorithms to solve bi-objective optimization problems with application to network computing
CN101136081A (zh) * 2007-09-13 2008-03-05 北京航空航天大学 基于蚁群智能的无人作战飞机多机协同任务分配方法
US20120016819A1 (en) * 2010-07-19 2012-01-19 Tapicu, Inc. Distributed multimedia document indexing strategies
CN104700165A (zh) * 2015-03-27 2015-06-10 合肥工业大学 一种多无人机舰机协同路径规划方法
CN106705970A (zh) * 2016-11-21 2017-05-24 中国航空无线电电子研究所 一种基于蚁群算法的多无人机协同路径规划方法
CN112130581A (zh) * 2020-08-19 2020-12-25 昆明理工大学 一种面向空中机动作战的无人机集群协同任务规划方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113534662A (zh) * 2021-06-04 2021-10-22 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种基于行为树的无人系统集群控制方法
CN114819274A (zh) * 2022-03-23 2022-07-29 西南交通大学 一种水库多目标优化调度技术评估方法及系统
CN114819274B (zh) * 2022-03-23 2023-04-18 西南交通大学 一种水库多目标优化调度技术评估方法及系统
CN115237157A (zh) * 2022-08-08 2022-10-25 南京理工大学 一种路网约束下的空地无人集群多任务点路径规划方法
CN115237157B (zh) * 2022-08-08 2024-01-23 南京理工大学 一种路网约束下的空地无人集群多任务点路径规划方法
CN116542468A (zh) * 2023-05-06 2023-08-04 中国人民解放军32370部队 一种无人机集群任务规划方法
CN116542468B (zh) * 2023-05-06 2023-10-20 中国人民解放军32370部队 一种无人机集群任务规划方法

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