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第一章 绪 论
1.1 研究背景与意义
无人飞行器(UAV)是依靠自动化或半自动化程序进行控制而无需人员驾驶的空中飞行机器人系统,简称无人机。与有人驾驶的飞行器相比,无人机因其体积小、机动性好、生存能力强、无人员伤亡等特点在复杂和危险环境中执行任务时有较大优势[1]。近年来,人工智能(AI)技术的迅速发展带来了智能体应用的大量增长,作为智能体的典型代表的无人机正逐步应用到民用、商业、军事等各个领域,在现代生活中扮演着越来越重要的角色。大气监测、电力巡查、地质勘查、灾后救援、喷洒农药等民用工作,影视剧拍摄、商品派送等商业应用,以及情报搜集、搜索救援、对地攻击等军事任务中都有无人机的广泛应用[2-6]。无人机在军事领域的作用尤其突出,这也是推动无人机技术发展的重要动力。无人机首次应用在战场上是二十世纪二十年代英国将其作为训练靶机,首次作为武器出现是二十世纪六七十年代美国在越南战争中使用的“Ryan”系列侦察机,1973 年以色列人在第四次中东战争中以多功能无人机群掩护战斗机并成功摧毁埃及地空导弹基地,堪称经典的无人机作战运用。1986 年美国海军的先锋 RQ-2A 无人机为战场指挥员提供实时目标及环境信息,完成情报搜集任务。在之后的海湾战争、科索沃战争、阿富汗战争、伊拉克战争、利比亚战争、伊拉克战争等多场战争中无人机都扮演着举足轻重的作用[2-5]。随着无人机可执行的任务由训练靶机、情报侦察、掩护干扰、目标攻击到现在的各种智能化作战任务的任务需求扩展,以及无人机的发展和在战场中的广泛应用,对无人机及无人机群的技术研究越来越吸引各国研究者的关注。目前对无人机的研究主要集中在协同作战能力方面[6-12],其中无人机的协同任务分配技术更是近年来研究的热点问题之一。任务分配是根据地理信息系统、卫星监测设备、防控部署系统等提供的环境信息以及无人机的特定性能及参数通过特定的算法对无人机需要执行的任务进行分配,并能够根据执行过程中实时环境信息进行分配方案的调整,需要从威胁建模、路径规划、任务分配等多个方面进行考虑,其目的是提供一种安全系数高、突防概率大的任务分配方案,使飞行器的作战效能达到最佳。无人机任务分配分为单无人机任务分配和多无人机协同合作,但是单架无人机受类型、通讯范围、携带资源、战斗力等方面的限制,战斗力、可执行任务类型有限。复杂多变的战场环境中无人机[3]之间通过地面基站或直接与其他无人机进行通信并协同合作,无人机之间协同作战的规划技术是提高无人机作战能力的关键技术之一,在满足多种约束条件下的多无人机实时任务分配技术是其中重要的研究方向[2]。
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1.2 国内外研究现状
针对多无人机的任务分配研究国外已经展开了大量的研究项目,国外研究者对军事领域的飞行器任务规划系统的研究开始于 20 世纪 80 年代,1991 年多国部队对阵伊拉克的海湾战争中首次将任务规划系统应用到实际战争环境中,并为多国部队的胜利做出了很大贡献[13]。目前这项技术在发达国家研究更为深入广泛,美国国防部关于无人机的任务研究处于世界领先地位。美国国防部高级研究计划局开展的 WASM 项目以多无人机侦查/攻击为一体的任务分配与执行为背景,提出无人机协同控制的分层体系结构,进行层次化分配,减小时间复杂度[14]。随着人工智能技术的发展,无人机自主化程度的提高,对信息共享、协同作战的要求也越来越高,无人机作战模式由原来对地面控制中心的依赖转向对彼此通信网络的依赖[1]。任务分配的成果主要包括建模和算法两方面[3-8],在建模方面的成果包括[3-8]文献[15-17]都将任务分配问题抽象为多旅行商问题模型,文献[15]中通过研究禁忌搜索算法并对其进行改进,并应用反射禁忌搜索算法来解决分配问题;文献[16] 应用粒子群算法对模型进行求解,文献[17]应用进化算法对 TSP 问题进行求解,文献[18]将多无人机的协同问题分割成多个独立的旅行商问题,降低了问题的求解难度,但是却忽略了问题的最关键的协同性;文献[19]将问题抽象为带时间窗的车辆路径问题通过禁忌搜索算法进行求解,该模型相比多旅行商模型更适合于求解任务间具有相关时间约束的问题[3-9];文献[20]通过对多个相同类型无人机对地攻击任务建立约束条件以及目标函数,建立混合整数线性规模型进行建模求解;文献[21-23]在其研究中用多维背包问题[23]对分布式无人机任务分配问题进行描述,并通过商业软件 CPLEX 进行优化求解等[4-9];文献[24]将多无人机的任务及资源分配问题抽象为分布式广义分配问题(D-GAP)并利用非集中式异步启发式算法对其进行求解;文献[25]通过网络流的动态优化模型对基于资源的无人机任务分配问题进行解决。
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第二章 任务分配相关理论
本章主要阐述了无人机任务分配的相关理论,首先介绍了无人机的任务分配问题,然后对比了集中式和分布式两种通信结构,分析并总结了各自的优缺点,之后介绍本文采用的混合式通信结构,最后对任务分配领域常用的算法,包括传统的任务分配算法、智能优化算法、交叉熵方法以及基于市场机制的合同网协议方法进行了描述并结合本课题的具体情景进行分析。
2.1 无人机任务分配问题
多无人机的任务分配是实现无人机之间协同作战的前提条件,其最终目标是从时间和空间两个方面根据全局作战效能最大原则,基于特定的战场信息和无人机状态,为系统中不同类型或者相同类型的无人机安排一个或一组任务序列,充分发挥系统中每架无人机的优势[34-35] [55- 58]。任务分配问题的模型建立是任务分配问题解决的基础,因此首先需要对问题进行分析建模。很多科学和工程问题都可以归结为多目标优化问题,无人机的任务分配问题本质上也是一个多约束强耦合的复杂多目标组合优化问题[36-39][59]。但是由于无人机数、任务数、威胁源等因素导致该优化问题具有很高的计算复杂度,简单的优化问题求解方法并不适用。对于复杂问题求解需要理清解决思路、明确约束条件之后将问题进行分解,然后对子问题进行建模求解。目前多类型无人机任务分配主要有两种主要的解决方向,一种是直接应用组合优化的策略进行求解,例如混合整数线性规划模型;另一种解决方法是通过树搜索结合组合优化方法求解最优方案。从执行任务的无人机数量可以将无人机的任务分配问题分为单无人机任务分配和多无人机协同合作问题,但是单无人机由于类型、通讯范围、携带资源、战斗力等方面的限制,可执行任务类型有限,因而任务分配时需要考虑多无人机协同合作以及任务以序列形式等待执行,即不仅仅是一对一的分配模式,还包括一对多、多对一的情景。本文对无人机的任务分配问题从执行任务前根据全局信息进行的任务预分配和执行任务过程中由于突发情况引起的对任务序列的动态调整两个阶段进行求解。
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2.2 无人机系统通信结构
通信结构是指无人机之间信息共享与传输的组织方式,在复杂多变的战场环境中,通信结构在很大程度上决定着系统的作战效能、灵活性、通讯性能等多方面的表现。因而在构建或选择系统的通信结构时应该满足:高鲁棒性、稳定性、信息通讯的快速实时等要求。现代无人机可以通过机载感知器不断探测空域环境获得环境和目标信息,目前无人机系统通信结构主要分为集中式结构和分布式结构两种。集中式通信结构与网络拓扑结构中的星型结构的结构类似,系统中有唯一的控制中枢,通常是由地面控制站作为控制点对整个系统服务空域内的无人机进行统一的调度和分配,每架无人机可以与控制中枢进行点到点的通信,但是无人机间的通信需要通过控制中枢进行,而不能直接进行通信。该结构对无人机的自主能力要求很低,无人机只需要将感知器探测到的环境信息通过系统的通讯网络发送到地面控制站,由地面控制中枢接收来自无人机的信息并结合地理信息系统、卫星监测设备、防控部署系统等提供的环境信息进行汇总、分析,然后根据全局信息对无人机统一进行任务分配并将分配方案通过通讯网络发送给系统内的无人机,无人机接收分配方案后执行任务。控制中枢和无人机之间是主从关系,无人机都只有任务执行功能,没有自主决策能力。
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第三章 问题分析与模型描述...... 17
3.1 问题描述及分析 ............ 17
3.1.1 问题描述 ...... 17
3.1.2 问题分析 ...... 19
3.2 问题模型 ...... 21
3.4 本章小结 ...... 25
第四章 基于混合交叉熵的任务预分配........ 26
4.1 交叉熵方法概述 ............ 26
4.1.1 交叉熵方法原理 ............ 26
4.1.2 交叉熵方法方法求解优化问题 ...... 29
4.2 交叉熵方法的优势分析 ......... 31
4.3 引入局部搜索机制的混合交叉熵方法 ............ 33
4.4 基于混合交叉熵方法的多类型无人机任务预分配 .......... 35
4.5 本章小结 ...... 39
第五章 基于合同网协议方法的实时任务分配..... 41
5.1 合同网协议方法概述 .... 41
5.1.1 传统合同网协议方法 .... 42
5.2 改进合同网协议方法 .... 44
5.3 基于合同网协议的实时任务分配 ........... 45
5.4 多