[发明专利]一种复杂水环境下的多移动平台系统的协同任务分配方法

权利要求书

1.一种复杂水环境下的多移动平台系统的协同任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采用栅格分解法进行水环境模型的搭建，确定障碍物在水环境模型中的位置；采用鲸鱼群算法中的鲸鱼个体代替各个移动平台；采用粒子群算法中的粒子代替各个移动平台并初始化各个粒子的位置和速度；

S2、获取所要执行的任务，并随机初始化鲸鱼群位置，使鲸鱼群中每个个体所处空间位置包含一组任务分配方案；

S3、根据鲸鱼群完成所有任务时总的路径距离和总能耗构建多移动平台任务分配的代价函数；

S4、根据多移动平台任务分配的代价函数获取鲸鱼群的个体适应度值，记录最优鲸鱼个体位置和最差鲸鱼个体位置；

S5、更新鲸鱼个体位置，获取鲸鱼算法当代全局最差解；

S6、根据多移动平台任务分配的代价函数获取粒子的适应度值，记录每个粒子的位置和适应度值，并将每个粒子的最优位置和最优适应度值进行提取得到全局最优值；

S7、更新粒子位置，获取粒子位置更新后的当代全局最优值；将鲸鱼算法当代全局最差解替换为粒子群算法的当代全局最优值；

S8、判断是否达到预设的迭代次数，若是则将当前的鲸鱼算法全局最优值对应的任务分配方案进行输出，结束任务分配；否则返回步骤S4；

步骤S3的具体方法包括以下子步骤：

S3-1、根据公式：

获取鲸鱼群完成所有任务时总的路径距离D_totel；其中D_i表示第i个鲸鱼个体运动路线的距离；d表示第i个鲸鱼个体在其运动路线{S,p_i1,p_i2,…,p_iO}移动过程中的路径，S为鲸鱼个体的出发位置，P_i＝{p_i1,p_i2,…,p_iO}表示该任务分配方案中鲸鱼个体执行具有优先顺序的任务集合，O为鲸鱼个体执行任务的总数，N为在执行任务分配的时候总的运动路线；

S3-2、根据公式：

获取鲸鱼群完成所有任务时总能耗E_totel；其中E_i表示第i个鲸鱼个体执行任务分配过程中所产生的能耗；e表示第i个鲸鱼个体在其运动路线{S,p_i1,p_i2,…,p_iO}上移动过程中的能耗；

S3-3、根据公式：

fitness＝min[λD_totel+(1-λ)E_totel]

构建多移动平台任务分配的代价函数fitness；其中λ为权重系数，min[·]为求最小值函数。