[发明专利]一种无人节点的集群组织方法及装置

权利要求书

1.一种无人节点的集群组织方法，其特征在于，包括：

当确定满足任务约束的无人节点的数量为零时，设定一个包括多个初始个体的初始种群，所述初始个体是一个包括多位二进制的基因编码；根据适应度函数确定每个所述初始个体的第一适应度函数值和第二适应度函数值，根据轮盘赌旋转法从所述初始种群内选择多个所述初始个体，得到第一复制种群；当确定满足所述任务约束的所述无人节点的数量为多个时，确定多个所述无人节点的能力超出程度，将超出程度最低的所述无人节点确定为第一无人节点；其中，所述第一无人节点用于负责有所述任务约束的任务；

通过下列公式确定所述无人节点的能力超出程度：

CS＝CL+CP

CP＝(||perception_Ni||-||perception_T||)*w₂

其中，CL表示负载能力的超出程度，load_Ni表示无人节点的负载能力值，load_T表示任务对负载能力的需求值，CP表示感知能力的超出程度，||perception_Ni||表示无人节点感知能力的总个数，||perception_T||表示任务对感知能力需求的总个数，Nodes＝{N_i|i＝{1,2,3,...n}}，Tasks＝{T_i|i＝{1,2,3,...m}}，w₁表示负载能力超出程度的权重，w₂表示感知能力超出程度的权重；

所述根据适应度函数确定每个所述初始个体的第一适应度函数值和第二适应度函数值，具体包括：

通过下列公式确定所述初始个体的第一适应度函数值：

f(Q)＝cost(Q)+r₁*P(Q)+r₂*|H(Q)|

通过下列公式确定所述初始个体的第二适应度函数值：

newf(Q_i)＝maxValue-f(Q_i)＝max(f(Q_i))+100-f(Q_i)

所述根据适应度函数确定每个所述初始个体的第一适应度函数值和第二适应度函数值之后，还包括：

分别通过下列公式确定所述初始个体的选择概率和所述初始个体的累积概率：

其中，f(Q)表示初始个体Q的适应度，cost(Q)表示初始个体Q的成本，P(Q)表示初始个体Q在负载能力方面的惩罚值，H(Q)表示初始个体Q在感知能力方面的惩罚值，newf(Q_i)所述初始个体的第二适应度函数值，P(Q_i)为所述初始个体的选择概率，Sum(Q_i)为所述初始个体的累积概率，r₁表示负载能力惩罚值的权重，r₂表示感知能力惩罚值的权重；

所述无人节点采用五元组进行描述：

Unmanned-Node＝U_id，Type，Capability₁，Load_m，State

所述无人节点采用采用四元组进行描述：

Task＝T_id，Location，Time，Capability₂

其中，U_id表示无人节点的ID，Type表示无人节点类型，Capability₁表示无人节点的能力，Load_m表示无人节点的最大负载能力，State表示当前无人节点的状态；T_id表示任务ID，Location表示任务的空间位置信息，Time表示任务的时间约束，Capability₂表示任务的能力需求；

通过交叉概率和根据所述第一适应度函数值排序的所述初始个体，将所述第一复制种群内包括的多个第一复制个体进行交叉，得到多个交叉个体；根据变异概率从多个所述交叉个体中选择至少两个所述交叉个体进行变异，并确定变异个体的第三适应度函数值；

当确定迭代次数达到设定值时，将具有最大的所述第三适应度函数值的所述变异个体确定为最优结果，当确定所述最优结果的基因编码为1时，确定与所述最优结果对应的无人节点加入任务联盟。