CN114675674A - 无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法及系统 - Google Patents

无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法及系统 Download PDF

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CN114675674A CN202210572923.9A CN202210572923A CN114675674A CN 114675674 A CN114675674 A CN 114675674A CN 202210572923 A CN202210572923 A CN 202210572923A CN 114675674 A CN114675674 A CN 114675674A
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Abstract

本发明公开了无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法及系统，属于无人机集群系统智能优化技术领域，包括：获取多模式异构任务信息和无人机资源信息并据此划分任务的初始分配方案，并计算该方案下总效用和任务平均成功率；响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，直至所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，完成任务分配，得到任务的最优分配方案，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率；实现任务分配的稳定收敛和总效用优化，提高任务平均成功率。

Description

无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法及系统
技术领域
本发明涉及无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法及系统，属于无人机集群系统智能优化技术领域。
背景技术
近年来，随着无人机技术的飞速发展，数量众多的无入机组成具有成本低、生存能力强、机动性能好、灵活性高等特点的无人机集群，拥有越来越广泛的应用潜力，无人机集群主要通过多个成员之间的密切协作，使其具有很强的自适应性和鲁棒性。
随着无人机性能的逐步提升，单机同时遂行多个任务成为可能；面对任务种类和资源需求的逐渐增多，以及部分任务价值较高等因素，都需要多架无人机合作来实现任务层面的高效协同；因此，如何针对任务模式、任务价值、任务需求的不同，并结合无人机集群成员的性能差异，进行高效的任务分配和资源分配问题，成为了目前亟待解决的重要问题，也鲜有研究。
无人机集群的任务分配问题目的是解决好集群成员和多项异构任务之间的匹配关系，实现无人机集群任务总收益的最大化；其中，基于分布式优化的无人机自主决策模式符合无人机集群鲁棒性的要求，是重点方向；目前，利用博弈论来分析多主体之间的合作关系成为主流之一；对于异构主体间任务分配的协同优化问题，国内外已有了一些相关研究。
但是，现有研究中普遍忽视以下几个需要联合优化的现实情况：①异构任务的价值，即每个任务点的重要程度不同；②无人机的异构性，即无人机拥有的资源种类和数量各不相同；③无人机同时遂行任务模式的多样性；即无人机可以将资源进行合理分配执行不同类型的任务，而不是只能遂行单一类型任务。
发明内容
本发明的目的在于提供无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法及系统，实现任务分配方案的稳定收敛和无人机集群总效用优化，提高任务平均成功率。
为实现以上目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，包括：
获取多模式异构任务信息和无人机资源信息并据此划分任务的初始分配方案，计算初始分配方案下的总效用和任务平均成功率；
响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，直至所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，完成任务分配，得到任务的最优分配方案，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率。
结合第一方面，进一步的，所述总效用为所有任务效用之和，所述任务效用为执行该任务的各无人机的无人机效用之和，所述无人机效用为无人机收益减去无人机代价；
所述任务平均成功率通过以下方法计算得到：
Figure 305508DEST_PATH_IMAGE001
其中，Success是任务平均成功率，m是无人机数量，n是任务数量，
Figure 691490DEST_PATH_IMAGE002
是任务i的通信需求分配参数，
Figure 189336DEST_PATH_IMAGE003
是任务i的侦查需求分配参数，
Figure 53387DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 336601DEST_PATH_IMAGE005
分别是无人机
Figure 627905DEST_PATH_IMAGE006
执行任务i所投入的通信资源和侦查资源，
Figure 613047DEST_PATH_IMAGE007
是执行任务i所需要的总通信资源，
Figure 15210DEST_PATH_IMAGE008
是执行任务i所需要的总侦查资源。
结合第一方面，进一步的，所述无人机收益通过以下方法计算得到：
Figure 152930DEST_PATH_IMAGE009
其中，Reward是无人机收益，
Figure 615135DEST_PATH_IMAGE010
是无人机选择任务i的带宽资源收益比例，
Figure 87574DEST_PATH_IMAGE011
是无人机选择任务i的分辨率资源收益比例，
Figure 90165DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 82392DEST_PATH_IMAGE013
分别是任务i的通信任务价值和侦查任务价值。
结合第一方面，进一步的，所述无人机代价通过以下方法计算得到：
Figure 981078DEST_PATH_IMAGE014
其中，Cost是无人机代价，
Figure 691545DEST_PATH_IMAGE015
是无人机执行通信任务功率消耗系数，
Figure 687707DEST_PATH_IMAGE016
是无人机执行侦查任务功率消耗系数，
Figure 800019DEST_PATH_IMAGE017
是无人机执行任务i的通信功率消耗，
Figure 338448DEST_PATH_IMAGE018
是无人机执行任务i的侦查功率消耗。
结合第一方面，进一步的，所述通信功率消耗通过下述公式计算得到：
Figure 536211DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 333135DEST_PATH_IMAGE020
是无人机执行通信任务的传输功率，
Figure 299954DEST_PATH_IMAGE021
是相对带宽资源，
Figure 540442DEST_PATH_IMAGE022
是无人机
Figure 959922DEST_PATH_IMAGE023
与任务i之间的距离，
Figure 108007DEST_PATH_IMAGE024
是背景噪声值。
结合第一方面，进一步的，所述侦查功率消耗通过以下方法计算得到：
Figure 178600DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 589990DEST_PATH_IMAGE026
是无人机
Figure 496766DEST_PATH_IMAGE027
与任务i之间的距离为
Figure 386225DEST_PATH_IMAGE028
时的功率消耗，
Figure 311324DEST_PATH_IMAGE022
是无人机
Figure 893615DEST_PATH_IMAGE006
与任务i之间的距离，
Figure 287687DEST_PATH_IMAGE028
是设置的固定值，可以根据功率值和场景设置
Figure 980837DEST_PATH_IMAGE028
。
结合第一方面，进一步的，响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，包括：
若无人机加入任务后，所加入任务的任务效用和总效用升高，则满足加入任务规则，无人机加入该任务，否则无人机不加入该任务。
结合第一方面，进一步的，响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，包括：
若无人机进行任务转移后，转移前后两个任务的任务效用之和不降低且总效用升高，则满足转移任务规则，无人机进行该任务转移，否则无人机不进行该任务转移。
结合第一方面，进一步的，响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，包括：
若无人机退出任务后，所退出任务的任务效用和总效用不降低，则满足退出任务规则，无人机退出该任务，否则无人机不退出该任务。
第二方面，本发明还提供了无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配系统，包括：
初始数据计算模块：用于获取多模式异构任务信息和无人机资源信息并据此划分任务的初始分配方案，计算初始分配方案下的总效用和任务平均成功率；
分配方案优化模块：用于响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，直至所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，完成任务分配，得到任务的最优分配方案，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明提供的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法及系统，响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，即各无人机根据无人机资源和任务协同匹配规则进行移动选择，不断进行迭代循环，直至所有无人机完成分配，循环结束，此时得到一个任务的最优分配方案，也就是得到一个最优的无人机资源与多模异构任务协同分配方案，根据最优分配方案完成任务分配，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率，实现任务分配方案的稳定收敛和无人机集群总效用优化；
通过无人机收益减去无人机代价得到无人机效用，而无人机收益的计算方法中考虑了通信任务价值、侦查任务价值、任务点通信需求分配参数和任务点侦查需求分配参数的影响因素，综合考虑异构任务价值、需求特性；还考虑了无人机执行任务所投入的通信资源和侦查资源、无人机选择任务的带宽资源收益比例和分辨率资源收益比例的影响因素，即考虑无人机的异构性（无人机拥有的资源种类和数量各不相同），设计合理的无人机资源与任务协同匹配规则，基于不同任务下的效用计算，实现任务分配方案的稳定收敛，比现有技术取得更高的总效用和更高的任务平均成功率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法的流程图之一；
图2是本发明实施例提供的采用本发明方法达到稳定后的仿真场景图；
图3是本发明实施例提供的不同方法下总效用对比图；
图4是本发明实施例提供的不同方法下任务平均成功率对比图；
图5是本发明实施例提供的不同因素下总效用对比图；
图6是本发明实施例提供的不同因素下任务平均成功率对比图；
图7是本发明实施例提供的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法的流程图之二。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述，以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
如图1和图7所示，本发明实施例提供的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，包括：
S1、获取多模式异构任务信息和无人机资源信息并据此划分任务的初始分配方案，计算初始分配方案下的总效用和任务平均成功率。
首先，初始化任务类型、任务价值、任务需求和无人机资源相关参数值，随机对多模式异构任务和无人机进行匹配，得到初始分配方案。
由n个价值异构、需求异构的通信和侦查两类任务和随机分布在任务周围的m架无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）构成本发明实施例所述方法的应用场景，各无人机之间相互协同共同完成多个任务。
用
Figure 751654DEST_PATH_IMAGE029
定义所有任务的集合，用
Figure 504846DEST_PATH_IMAGE030
定义所有无人机的集合，每一架无人机可以随机选择服务或侦查一个或多个通信和侦查任务，用
Figure 386215DEST_PATH_IMAGE031
定义服务或侦查一个任务中所有无人机的集合。
选择某项任务的所有无人机把自己的一部分资源贡献出来，相互协作共同完成任务，每一架无人机可以同时加入两个通信任务，或者同时加入俩个侦察任务，或者同时加入一个通信任务和一个侦察任务，每一个任务可以由一架无人机完成，也可以由多架无人机共同协作完成。
在一个确定的分配方案形成后，其内部无人机每成功执行一个任务都会获得相应的收益。
无人机收益通过以下方法计算得到：
Figure 883055DEST_PATH_IMAGE009
其中，Reward是无人机收益，
Figure 782747DEST_PATH_IMAGE032
是任务i的通信需求分配参数，
Figure 441261DEST_PATH_IMAGE033
是任务i的侦查需求分配参数，
Figure 809926DEST_PATH_IMAGE034
是无人机选择任务i的带宽资源收益比例，
Figure 844878DEST_PATH_IMAGE035
是无人机选择任务i的分辨率资源收益比例，
Figure 412125DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 490809DEST_PATH_IMAGE037
分别是任务i的通信任务价值和侦查任务价值，
Figure 346769DEST_PATH_IMAGE038
和
Figure 185412DEST_PATH_IMAGE039
分别是无人机
Figure 544849DEST_PATH_IMAGE023
执行任务i所投入的通信资源和侦查资源。
若一个任务点有通信需求则
Figure 60013DEST_PATH_IMAGE032
为1，否则为0；若一个任务点有侦查需求则
Figure 872111DEST_PATH_IMAGE033
为1，否则为0。
无人机选择任务i的带宽资源收益比例通过以下方法计算得到：
Figure 514445DEST_PATH_IMAGE040
其中，exp是自然指数函数，a和b是陡度和中心值，
Figure 993968DEST_PATH_IMAGE041
是相对带宽资源。
相对带宽资源通过以下方法计算得到：
Figure 682963DEST_PATH_IMAGE042
其中，
Figure 247937DEST_PATH_IMAGE043
是无人机
Figure 225120DEST_PATH_IMAGE023
提供的带宽资源，
Figure 559149DEST_PATH_IMAGE044
是任务i所需要的带宽总资源。
无人机选择任务i的分辨率资源收益比例通过以下方法计算得到：
Figure 166848DEST_PATH_IMAGE045
其中，exp是自然指数函数，a和b是陡度和中心值，
Figure 468385DEST_PATH_IMAGE046
是相对分辨率资源。
相对分辨率资源通过以下方法计算得到：
Figure 186943DEST_PATH_IMAGE047
其中，
Figure 641058DEST_PATH_IMAGE048
是无人机
Figure 419658DEST_PATH_IMAGE023
提供的分辨率资源，
Figure 208491DEST_PATH_IMAGE049
是任务i所需要的分辨率总资源。
无人机每成功执行一个任务获得相应的收益的同时，随之而来会存在一些代价消耗，包括无人机在执行任务过程中的概率消耗。
无人机代价通过以下方法计算得到：
Figure 730739DEST_PATH_IMAGE014
其中，Cost是无人机代价，
Figure 39361DEST_PATH_IMAGE002
是任务i的通信需求分配参数，
Figure 988862DEST_PATH_IMAGE003
是任务i的侦查需求分配参数，
Figure 733833DEST_PATH_IMAGE015
是无人机执行通信任务功率消耗系数，
Figure 59772DEST_PATH_IMAGE050
是无人机执行侦查任务功率消耗系数，
Figure 222901DEST_PATH_IMAGE017
是无人机执行任务i的通信功率消耗，
Figure 343303DEST_PATH_IMAGE018
是无人机执行任务i的侦查功率消耗。
通信功率消耗通过下述公式计算得到：
Figure 109659DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 973709DEST_PATH_IMAGE020
是无人机执行通信任务的传输功率，
Figure 991344DEST_PATH_IMAGE051
是相对带宽资源，
Figure 548227DEST_PATH_IMAGE052
是无人机执行任务i的通信功率消耗，
Figure 80840DEST_PATH_IMAGE053
是无人机
Figure 997849DEST_PATH_IMAGE023
与任务i之间的距离，
Figure 869990DEST_PATH_IMAGE024
是背景噪声值。
侦查功率消耗通过以下方法计算得到：
Figure 597775DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 555366DEST_PATH_IMAGE018
是无人机执行任务i的侦查功率消耗，
Figure 276067DEST_PATH_IMAGE026
是无人机
Figure 2714DEST_PATH_IMAGE023
与任务i之间的距离为
Figure 901400DEST_PATH_IMAGE028
时的功率消耗，
Figure 346288DEST_PATH_IMAGE053
是无人机
Figure 605100DEST_PATH_IMAGE023
与任务i之间的距离。
在每次任务分配方案形成过程中，都需要更新各无人机效用、任务效用、总效用。
总效用为所有任务效用之和，任务效用为执行该任务的各无人机的无人机效用之和，无人机效用为无人机收益减去无人机代价；具体计算公式如下：
Figure 717412DEST_PATH_IMAGE055
Figure 521420DEST_PATH_IMAGE056
Figure 719183DEST_PATH_IMAGE057
其中，
Figure 63577DEST_PATH_IMAGE058
是服务或侦察一个任务中所有无人机集合；
Figure 282593DEST_PATH_IMAGE059
是所有任务集合；
Figure 257502DEST_PATH_IMAGE060
是无人机
Figure 942562DEST_PATH_IMAGE023
的无人机效用，
Figure 293909DEST_PATH_IMAGE061
是任务i的任务效用，
Figure 98922DEST_PATH_IMAGE062
是总效用。
每架无人机具有不同的能力和资源，同时每个任务具有不同的资源需求；无人机执行任务所获得的成功率为该无人机执行该任务时投入得资源与该任务所需总资源的比值，该任务的成功率为执行该任务所有无人机执行该任务的成功率之和。
无人机集群的任务平均成功率通过以下方法计算得到：
Figure 510312DEST_PATH_IMAGE063
其中，Success是任务平均成功率，m是无人机数量，n是任务数量，
Figure 417088DEST_PATH_IMAGE002
是任务i的通信需求分配参数，
Figure 306547DEST_PATH_IMAGE003
是任务i的侦查需求分配参数，
Figure 44696DEST_PATH_IMAGE064
和
Figure 610675DEST_PATH_IMAGE065
分别是无人机
Figure 4747DEST_PATH_IMAGE066
执行任务i所投入的通信资源和侦查资源，
Figure 697897DEST_PATH_IMAGE067
是执行任务i所需要的总通信资源，
Figure 493815DEST_PATH_IMAGE008
是执行任务i所需要的总侦查资源。
S2、响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，直至所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，完成任务分配，得到任务的最优分配方案，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率。
预先设计合理的无人机资源与任务协同分配规则，判断无人机资源与任务需求、价值等匹配中能否满足执行任务、转移任务和退出任务条件。
应用场景中执行各任务的参与者组成多个小组，各无人机根据无人机资源与任务协同分配规则进行移动选择，对于任何一个任务都可能包含一架或多架无人机的资源。
在本实施例汇总，对于任意一个无人机
Figure 496275DEST_PATH_IMAGE023
，在寻求最优分配方案的过程中，移动规则如下：
加入任务：存在
Figure 112064DEST_PATH_IMAGE068
，若
Figure 343325DEST_PATH_IMAGE069
，且
Figure 993749DEST_PATH_IMAGE070
，且
Figure 714580DEST_PATH_IMAGE071
，则更新
Figure 347161DEST_PATH_IMAGE072
；其中，
Figure 382113DEST_PATH_IMAGE073
是当前任务结构，
Figure 887044DEST_PATH_IMAGE074
是无人机加入后任务结构，
Figure 716459DEST_PATH_IMAGE075
是当前任务效用，
Figure 821688DEST_PATH_IMAGE076
是无人机加入后的任务效用，
Figure 394751DEST_PATH_IMAGE077
是当前总效用，
Figure 19768DEST_PATH_IMAGE078
是无人机加入后的总效用。
即假设存在无人机不是任务内成员，若该无人机选择执行此任务，若无人机加入任务后，所加入任务的任务效用和总效用升高，则满足加入任务规则，无人机加入该任务，否则无人机不加入该任务。
转移任务：存在
Figure 285664DEST_PATH_IMAGE079
和
Figure 160079DEST_PATH_IMAGE080
，若
Figure 51681DEST_PATH_IMAGE081
，且
Figure 531203DEST_PATH_IMAGE082
，且
Figure 968001DEST_PATH_IMAGE083
，且
Figure 532975DEST_PATH_IMAGE084
，则更新
Figure 697109DEST_PATH_IMAGE085
；其中，
Figure 296717DEST_PATH_IMAGE073
是当前任务结构，
Figure 904416DEST_PATH_IMAGE086
是当前待转移任务结构，
Figure 691106DEST_PATH_IMAGE087
和
Figure 661861DEST_PATH_IMAGE088
分别是转移后变化的两个任务结构，
Figure 115976DEST_PATH_IMAGE089
和
Figure 894576DEST_PATH_IMAGE090
分别是转移后变化的两个任务结构对应的任务效用，
Figure 434142DEST_PATH_IMAGE077
是当前总效用，
Figure 753128DEST_PATH_IMAGE078
是无人机转移后的总效用。
假设无人机从一个任务转移到另一个任务，若无人机进行任务转移后，转移前后两个任务的任务效用之和不降低且总效用升高，则满足转移任务规则，无人机进行该任务转移，否则无人机不进行该任务转移。
退出任务：存在
Figure 311017DEST_PATH_IMAGE079
，若
Figure 260518DEST_PATH_IMAGE081
，且
Figure 21801DEST_PATH_IMAGE070
，且
Figure 347740DEST_PATH_IMAGE071
，则更新
Figure 494557DEST_PATH_IMAGE072
；其中，
Figure 614959DEST_PATH_IMAGE073
是当前任务结构，
Figure 129117DEST_PATH_IMAGE074
是无人机加入后任务结构，
Figure 993168DEST_PATH_IMAGE075
是当前任务效用，
Figure 807540DEST_PATH_IMAGE076
是无人机加入后的任务效用，
Figure 613691DEST_PATH_IMAGE077
是当前总效用，
Figure 349566DEST_PATH_IMAGE078
是无人机加入后的总效用。
假设一个无人机从一个任务中退出，若无人机退出任务后，所退出任务的任务效用和总效用不降低，则满足退出任务规则，无人机退出该任务，否则无人机不退出该任务。
根据上述规则不断进行循环迭代，直至任何一个无人机不再加入、转移或退出任何一个任务，即所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，循环结束，此时能够得到一个最优的无人机资源与多模异构任务协同分配方案
Figure 486149DEST_PATH_IMAGE091
，即得到任务的最优分配方案。
各无人机协作执行任务的过程汇总，每一次移动选择都是为了能够提升系统的性能（总效用），提高任务执行成功率。
根据最优分配方案完成任务分配，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率。
为了验证本发明方案的有效性，进行如下仿真实验。
如图2所示，提供一个采用本发明方法达到稳定后的仿真场景图，在1000m×1000m的场景区域中共有10个任务分配给15架无人机，10个任务分别用Task加1至10的下标表示，15架无人机分别用UAV加1至15的下标表示，任务结构分别用S加下标1至10表示。
每个任务的价值、需求异构外，任务类型有通信和侦察两种，同时每架无人机所拥有的资源也是不同的。
任务价值、需求和无人机资源如表1和表2所示，任务的通信价值向量为
Figure 623870DEST_PATH_IMAGE092
，侦查价值向量为
Figure 603851DEST_PATH_IMAGE093
，任务通信资源需求向量为
Figure 561443DEST_PATH_IMAGE094
，任务侦查资源需求向量为
Figure 32876DEST_PATH_IMAGE095
，无人机拥有的通信资源向量为
Figure 25103DEST_PATH_IMAGE096
，无人机拥有的侦查资源向量为
Figure 454947DEST_PATH_IMAGE097
。
表1 任务价值、任务需求数据表
Figure 414681DEST_PATH_IMAGE098
表2 无人机资源数据
Figure 424226DEST_PATH_IMAGE099
通过改变任务价值、任务需求和无人机资源数据以及改变拓扑结构，观察分析任务分配的变化情况以及总效用、任务平均成功率。
表1和表2中将任务通信需求和无人机通信资源以30M带宽为比例1进行标准化，任务侦查需求和无人机侦查资源以分辨率1360×1280为比例1进行标准化。
每一架无人机的相对传输速率在64kbit/s至256kbit/s内随机生成，通信功率和侦查功率的消耗上限在0.5W至0.55W内随机生成。
功率消耗参数
Figure 270959DEST_PATH_IMAGE100
，
Figure 340546DEST_PATH_IMAGE101
，
Figure 521998DEST_PATH_IMAGE102
。
如图2所示的采用本发明方法达到稳定后的仿真场景图中，无人机集群协同分配方案稳定（即采用最优分配方案后），可以看到一个任务结构内可以包含多个无人机，每个任务可以由多个无人机共同完成，每一架无人机也可以同时执行多个任务，提升了任务执行的成功率；而且一个无人机也可以同时加入两个不同类型的任务内，提高了系统的总效用。
图3给出了采用了本发明所述方法、非重叠联盟博弈算法、非合作算法三种情况下的总效用变化对比图，从图中可以看出，随着迭代次数的增大，采用本发明方法的情况下总效用也在不断增大，且明显优于另外两种情况。
图4给出了采用了本发明所述方法、非重叠联盟博弈算法、非合作算法三种情况下的任务平均成功率变化对比图，从图中能够看出，虽然本发明方法需要更多的迭代次数才能达到最优，但最终的任务平均成功率要远高于其他三种情况，故对比下来本发明方案仍是最优方法。
图5和图6给出了采用本发明方法下综合考虑全部因素、未考虑任务价值、未考虑任务需求、未考虑无人机资源四种情况下的总效用、任务平均成功率的对比图，从图中能够看出，从总效用和任务平均成功率两方面来看，综合考虑全部因素的情况优于其他情况。
实施例2
本发明实施例提供的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配系统，包括：
初始数据计算模块：用于获取多模式异构任务信息和无人机资源信息并据此划分任务的初始分配方案，计算初始分配方案下的总效用和任务平均成功率；
分配方案优化模块：用于响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，直至所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，完成任务分配，得到任务的最优分配方案，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图中的每一流程。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，包括：
获取多模式异构任务信息和无人机资源信息并据此划分任务的初始分配方案，计算初始分配方案下的总效用和任务平均成功率；
响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，直至所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，完成任务分配，得到任务的最优分配方案，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率。
2.根据权利要求1所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，所述总效用为所有任务效用之和，所述任务效用为执行该任务的各无人机的无人机效用之和，所述无人机效用为无人机收益减去无人机代价；
所述任务平均成功率通过以下方法计算得到：
Figure 830751DEST_PATH_IMAGE001
其中，Success是任务平均成功率，m是无人机数量，n是任务数量，
Figure 423407DEST_PATH_IMAGE002
是任务i的通信需求分配参数，
Figure 114282DEST_PATH_IMAGE003
是任务i的侦查需求分配参数，
Figure 57967DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 744688DEST_PATH_IMAGE005
分别是无人机
Figure 457429DEST_PATH_IMAGE006
执行任务i所投入的通信资源和侦查资源，
Figure 53627DEST_PATH_IMAGE007
是执行任务i所需要的总通信资源，
Figure 750187DEST_PATH_IMAGE008
是执行任务i所需要的总侦查资源。
3.根据权利要求2所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，所述无人机收益通过以下方法计算得到：
Figure 972090DEST_PATH_IMAGE009
其中，Reward是无人机收益，
Figure 804917DEST_PATH_IMAGE010
是无人机选择任务i的带宽资源收益比例，
Figure 572016DEST_PATH_IMAGE011
是无人机选择任务i的分辨率资源收益比例，
Figure 490293DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 515887DEST_PATH_IMAGE013
分别是任务i的通信任务价值和侦查任务价值。
4.根据权利要求2所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，所述无人机代价通过以下方法计算得到：
Figure 937641DEST_PATH_IMAGE014
其中，Cost是无人机代价，
Figure 141220DEST_PATH_IMAGE015
是无人机执行通信任务功率消耗系数，
Figure 281215DEST_PATH_IMAGE016
是无人机执行侦查任务功率消耗系数，
Figure 110499DEST_PATH_IMAGE017
是无人机执行任务i的通信功率消耗，
Figure 652339DEST_PATH_IMAGE018
是无人机执行任务i的侦查功率消耗。
5.根据权利要求4所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，所述通信功率消耗通过下述公式计算得到：
Figure 26820DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 654110DEST_PATH_IMAGE020
是无人机执行通信任务的传输功率，
Figure 12717DEST_PATH_IMAGE021
是相对带宽资源，
Figure 409064DEST_PATH_IMAGE022
是无人机
Figure 282342DEST_PATH_IMAGE023
与任务i之间的距离，
Figure 272295DEST_PATH_IMAGE024
是背景噪声值。
6.根据权利要求4所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，所述侦查功率消耗通过以下方法计算得到：
Figure 53169DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 694235DEST_PATH_IMAGE026
是无人机
Figure 535152DEST_PATH_IMAGE027
与任务i之间的距离为
Figure 12400DEST_PATH_IMAGE028
时的功率消耗，
Figure 596966DEST_PATH_IMAGE022
是无人机
Figure 92538DEST_PATH_IMAGE029
与任务i之间的距离，
Figure 104356DEST_PATH_IMAGE028
是设置的固定值。
7.根据权利要求1所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的分配方案的变化，包括：
若无人机加入任务后，所加入任务的任务效用和总效用升高，则满足加入任务规则，无人机加入该任务，否则无人机不加入该任务。
8.根据权利要求1所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的分配方案的变化，包括：
若无人机进行任务转移后，转移前后两个任务的任务效用之和不降低且总效用升高，则满足转移任务规则，无人机进行该任务转移，否则无人机不进行该任务转移。
9.根据权利要求1所述的无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配方法，其特征在于，响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的分配方案的变化，包括：
若无人机退出任务后，所退出任务的任务效用和总效用不降低，则满足退出任务规则，无人机退出该任务，否则无人机不退出该任务。
10.无人机集群多模式异构价值任务自主协同分配系统，其特征在于，包括：
初始数据计算模块：用于获取多模式异构任务信息和无人机资源信息并据此划分任务的初始分配方案，计算初始分配方案下的总效用和任务平均成功率；
分配方案优化模块：用于响应于无人机满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，执行该规则下任务的初始分配方案的变化，响应于无人机不满足预设的无人机资源与任务协同匹配规则，不执行该规则下任务的初始分配方案的变化，直至所有无人机均不满足任一无人机资源与任务协同匹配规则，完成任务分配，得到任务的最优分配方案，更新最优分配方案下的总效用和任务平均成功率。
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