[发明专利]多飞行器编队协同作战的任务分配方法及系统

权利要求书

1.一种多飞行器编队协同作战的任务分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

信息初始化步骤：初始化编队作战成员与目标的信息；

初始化算法参数步骤：初始化麻雀搜索算法参数，得到初始化麻雀种群；

初始方案获取步骤：采用Logistic混沌映射初始化麻雀种群，根据麻雀适应度函数指标来改进麻雀搜索算法的适应度函数，根据初始化的编队作战成员与目标的信息，基于分配方案编码得到初始分配方案；

初始最优方案获取步骤：根据初始分配方案和改进的麻雀搜索算法计算初始最优分配方案；

动态追踪步骤：无人机根据初始最优分配方案，对将要执行的任务目标进行动态追踪。

2.根据权利要求1所述的多飞行器编队协同作战的任务分配方法，其特征在于，该方法还包括如下步骤：

定义时间片长度步骤：定义任务时间片间隔t_s；

变化判断步骤：在第一个时间片开始时，获取无人机失效信息与目标是否发生变化；

寻求最优方案步骤：在时间片内，根据变化的信息，随机生成分配方案，重复初始最优方案获取步骤，寻求信息变化后的最优分配方案；

结果输出步骤：在下一个时间片或者在t+t_s时刻，重复变化判断步骤和寻求最优方案步骤，直到tt_min；其中t表示时刻，t_min表示估算最小的任务飞行时间；

在时间片末，根据寻求最优方案步骤的最优分配方案，利用追踪法更新无人机的位置信息，并且输出最优分配结果。

3.根据权利要求1所述的多飞行器编队协同作战的任务分配方法，其特征在于，在所述信息初始化步骤中，在分配开始前，获取飞行器平台信息、武器信息和对敌方任务目标的杀伤概率；探测敌方任务目标的信息，包括目标位置、数量、类型和机动性，同时计算敌方目标对我方成员的威胁概率。

4.根据权利要求1所述的多飞行器编队协同作战的任务分配方法，其特征在于，在所述初始化算法参数步骤中，设置麻雀搜索算法的基本参数，麻雀群个体数量为N，其中发现者数量为P_num，侦察者的数量为S_num，待优化问题为D维，最大迭代次数为Gen_max，搜索区间下界为lb；搜索区间上界ub；麻雀群、发现者和侦察者均为麻雀搜索算法内部参数。

5.根据权利要求1所述的多飞行器编队协同作战的任务分配方法，其特征在于，在所述初始方案获取步骤中，引入Logistic映射初始化麻雀群：

x_n+1＝μx_n(1-x_n),x_n∈(0,1)·····(1)

式中：μ为混沌控制参数；x_n为第n次迭代的值，x_n+1为第n+1次迭代值；

定义麻雀群种群有M只个体，维数为D维；

随机产生混沌映射初值x₁；

将x₁代入到式(1)得到种群中Logistic映射下的剩余M-1只麻雀；

将Logistic映射的变量值转换为麻雀群实际的值X，转换公式为：

X_i＝X_lb+(X_lb-X_ub)×(x_i+1)×0.5(2)

式中，x_i为Logistic映射第i次迭代的值；X_lb为麻雀搜索下界；X_ub为麻雀搜索上界；X_i为第i次迭代麻雀群实际的值。

6.根据权利要求1所述的多飞行器编队协同作战的任务分配方法，其特征在于，在所述初始方案获取步骤中，适应度函数计算为：

整个种群的适应度表示为：

式中，F_X为种群适应度矩阵，f为单个麻雀适应度值；X为麻雀种群；X_N,D表示第N只麻雀，第D维目标函数。