[发明专利]一种基于改进遗传算法的多无人机协同任务分配方法在审
| 申请号： | 201810846085.3 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN110766254A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 叶方;陈杰;段继琨;孙骞;田弘博;车飞;邵诗佳;李一兵 | 申请（专利权）人： | 深圳市白麓嵩天科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06N3/12;G05D1/10 |
| 代理公司： | 44241 深圳市智科友专利商标事务所 | 代理人： | 周小年 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市罗湖区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 协同 任务分配 改进遗传算法 初始种群 路径代价 航迹 适应度函数 迭代更新 航迹规划 精英策略 模型约束 目标函数 任务执行 三个步骤 协同控制 遗传操作 约束方程 多目标 可行解 迭代 转弯 作战 应用 | ||
1.一种基于改进遗传算法的多无人机协同任务分配方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：构建多无人机协同任务分配模型；
步骤二：根据多无人机协同任务分配模型信息和改进遗传算法的编码方式，生成符合模型约束条件的预定规模的初始种群；
步骤三：多无人机协同任务分配结果的求取，以无人机Dubins航迹路径代价为适应度函数，通过改进遗传算法的精英策略、选择、交叉、变异等遗传操作对初始种群进行最小化适应度函数的寻优过程，在固定迭代次数中求取最佳的可行解，并将其作为多无人机协同任务分配和航迹规划的结果。
2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的多无人机协同任务分配方法，其特征在于：所述的步骤一中，对无人机和目标分别进行编号，获取多架无人机的位置信息及运动学约束条件、多个目标点的位置信息及所需任务数目，建立约束方程和目标函数，构建多无人机协同任务分配模型；所述的约束方程包括无人机最小转弯半径、目标所需任务数目；所述的目标函数为基于无人机Dubins航迹路径代价的目标函数，所述的运动学约束条件包括最小转弯半径约束。
3.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的多无人机协同任务分配方法，其特征在于：所述的步骤2中，初始种群编码中，染色体包括无人机序号、目标序号及无人机航向角，表示某无人机以某航向角在某目标执行任务，且该目标序号在染色体中出现的顺序表示该目标的任务执行时序。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
