[发明专利]一种SEDA场景下异构无人机配置与任务规划联合优化方法

说明书

本发明公开了一种SEDA场景下异构无人机配置与任务规划联合优化方法，包括上层无人机配置调整与下层任务规划计算，具体地：下层任务规划计算在上层无人机配置调整的无人机配置方案约束下进行任务规划计算，其优化目标为在该方案的无人机数量种类约束下，最小化任务平均完成时间；上层无人机配置调整则根据下层任务规划计算获得的最优任务执行方案反馈优化无人机配置，其优化目标为在任务执行要求下，最小化各类型无人机数量。本发明应用于无人机规划领域，在避免遍历无人机配置组合的前提下，获得合理的无人机配置方案，同时求解得到高效可行的任务执行方案，为无人机资源配置与任务规划提供了完整的解决方法，提高了多无人机协同的指控效率。

技术领域

本发明涉及无人机规划技术领域，具体是一种SEDA场景下异构无人机配置与任务规划联合优化方法。

背景技术

随着人工智能技术的发展和无人系统的日渐成熟，无人机被广泛应用在不同任务场景。面对多样化的任务需求，单架无人机受自身软硬件条件的限制，存在一些局限性：如任务持续能力不足、系统容错性不高和升级周期长等。异构无人机系统是不同单元的合理组合，通过机间的信息融合与能力互补，突破个体能力限制，具备多样化的任务能。敌防空压制(suppression of enemy air defenses,SEAD)场景是异构无人机协同的典型应用，需要协调多架无人机在特定区域内攻击敌方目标并使其丧失任务能力，对各类无人机的协同效率提出了很高要求。

无人机配置是根据任务需求和无人机性能确定参与任务的无人机组合类型和数量规模；无人机任务规划是在任务需求和单元能力的约束下，优化求解获得可行任务执行方案。无人机配置和任务规划存在一定的递阶关联性，合理的无人机配置可以充分发挥各类型无人机能力，提升任务规划求解效率，满足任务需求的同时避免无人机资源的浪费。当前SEAD场景研究多集中在给定无人机配置下的任务规划方法，主要为完善场景建模和提升算法求解效率。但在实际应用时，无人机数量常未明确，需要对任务执行效率和无人机出动成本进行协调，确定合理规模的无人机组合以满足任务要求。但由于无人机配置和任务规划存在的递阶关联关系，无法同时对无人机配置和任务规划同时求解：因为一方面两者相互叠加使得问题解空间极大扩展，降低求解效率；另一方面由于各类型决策变量的相互影响，无法有效引导求解并可能退化为随机搜索。因此无人机配置和任务规划联合优化研究具有很强的现实意义。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种SEDA场景下异构无人机配置与任务规划联合优化方法，采用双层联合优化：上层调整无人机配置，设计了任务衔接比指标引导无人机数量调整；下层改进遗传算法求解任务规划问题，可以高效处理多种耦合约束，并设计了面向无人机数量变化的局部搜索算子以提升求解效率；双层相互协调以获得合理的无人机配置方案和高效的任务执行方案。

为实现上述目的，本发明提供一种SEDA场景下异构无人机配置与任务规划联合优化方法，包括上层无人机配置调整与下层任务规划计算，具体地：

下层任务规划计算在上层无人机配置调整的无人机配置方案约束下进行任务规划计算，其优化目标为在该方案的无人机数量种类约束下，最小化任务平均完成时间；

上层无人机配置调整则根据下层任务规划计算获得的最优任务执行方案反馈优化无人机配置，其优化目标为在任务执行要求下，最小化各类型无人机数量。

与现有技术相比，本发明具有如下有益技术效果：

1、建立了无人机配置调整与任务规划计算的双层联合优化，使双层相互协调，进而可以获得合理的无人机配置方案和高效的任务执行方案；

2、在上层无人机配置中根据任务时间表和无人机使用率设计了任务衔接比指标，以评估各类型无人机需求情况，并在该指标基础上结合无人机数量限制建立无人机配置调整方法，能够结合任务执行方案数据对无人机配置方案进行快速调整；