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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学

摘要：本发明属于无人机控制技术领域，具体涉及了一种基于局部搜索增强及决策偏好的多无人机任务分配方法，旨在解决现有的无人机技术容易陷入局部最优解、分配方案没法快速求解、求解效果不佳的问题。本发明包括：基于约束条件，构建双目标多无人机任务分配优化函数；执行基于局部搜索增强的差分进化算法，并将分配方案多样性性能与分配方案收敛性性能优劣替代双目标无人机分配方案的适应度值非支配比较，求解双目标多无人机任务分配优化函数，获得多个无人机非支配分配序列；从多个无人机非支配分配序列中，通过凹点判别机制寻找最优非支配分配方案。本发明通过多样性性能和收敛性性能找到更多的解同时满足分配方案的合理性、实时性要求。

主权项：1.一种基于局部搜索增强及决策偏好的多无人机任务分配方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，构建统一仿真环境和各无人机性能约束条件；所述统一仿真环境包括真实数学高程地图和模拟障碍物数据；所述各无人机性能约束条件包括：无人机与地面障碍物安全距离约束、无人机最大飞行高度约束、无人机间避免碰撞约束、无人机最大爬升俯冲角度约束和无人机最大转弯角约束；步骤S2，基于所述各无人机性能约束条件，构建双目标多无人机任务分配优化函数；所述双目标多无人机任务分配优化函数包括：最小航程距离目标优化函数和最小障碍物威胁程度目标优化函数；步骤S3，根据双目标多无人机任务分配优化函数，采用基于局部搜索增强差分进化算法求解非支配无人机分配方案，获得不同目标上多个较优非支配无人机分配方案；所述局部搜索增强差分进化算法，具体为局部寻优中将违背约束值低于预设容错阈值的不可行解保留至档案库，并将档案库的不可行解视为可行解继续计算，针对非支配无人机分配方案采用非支配解的双目标多无人机分配方案收敛性指标与双目标多无人机分配方案多样性指标替代双目标多无人机分配方案的适应度值之间的大小比较，直至达到设定的迭代终止条件，获得不同目标上多个较优非支配无人机分配方案；其中档案库包括第一档案库和第二档案库；所述第一档案库，用于存储采用局部搜索增强差分进化算法在局部寻优和全局寻优过程中获得的第一类分配方案；第一类分配方案为违背约束值为0的双目标多无人机任务分配方案，且第一类分配方案支配不属于第一类分配方案的分配方案；所述第二档案库，用于存储采用局部搜索增强差分进化算法在局部寻优过程中获得的第二类分配方案；第二类分配方案为违背约束值低于预设容错阈值的双目标多无人机任务分配方案，且第二类分配方案支配第一档案库中的分配方案；步骤S4，将较优非支配无人机分配方案进行帕累托前沿面可视化，通过帕累托前沿凹点判别机制优化所述较优非支配无人机分配方案，获得分布均匀的最优非支配双目标多无人机任务分配方案；步骤S5，绘制辅助线将可视化的帕累托前沿面的二维空间二等分，辅助线与帕累托前沿面相交形成空间分割点，将最优非支配双目标多无人机任务分配方案所在空间分为两个不同偏好的特征区域，供决策者从不同特征区域中选定最优的非支配无人机分配方案。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于局部搜索增强及决策偏好的多无人机任务分配方法