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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法和系统，涉及无人集群技术领域。解决现有无人机携带资源和任务之间的耦合关系考虑较少，限制了特定场景下的任务分配效率的问题。所述方法包括：根据无人机位置信息确立邻近无人机集合；无人机依靠传感器获取外界信息，判断是否出现新任务；判断探测到新任务，发现任务的无人机被标记为长机，并将担任发起人的角色进行广播；无人机根据任务分配算法确定最终的任务分配方案；根据各自所得的任务序列依次执行相关任务，并对环境的持续探测以及对资源进行动态更新；如果任务完成则联盟解散，无人机保持当前的飞行状态在区域内执行任务；如果任务未完成继续执行上一步骤。适用于无人机资源分配领域。

主权项：1.一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法，其特征在于，所述方法包括：S1：根据无人机位置信息确立邻近无人机集合；S2：每个无人机依靠自身携带传感器获取外界信息，判断是否出现新任务；S3：判断探测到新任务，则发现任务的无人机被标记为长机，并将其设置为暂时的中心节点以担任发起人的角色进行广播；S4：每个无人机根据任务分配算法确定最终的任务分配方案；S5：每个无人机根据各自所得的任务序列依次执行相关任务，并对环境的持续探测以及对资源进行动态更新；S6：如果任务完成则联盟解散，无人机保持当前的飞行状态在区域内执行任务；如果任务未完成继续执行步骤S5；所述步骤S4包括：S41：初始化联盟历史结构禁忌表、每个无人机历史结构禁忌表、分配矩阵、无人机任务序列、执行相应任务的无人机联盟及其对应的任务资源；S42：每个无人机根据自身携带资源情况参与到相应的任务联盟，并计算当前任务联盟结构的所得效益；S43：判断无人机当前任务序列分配结果是否有效且满足任务需求；S44：如果分配结果有效则将当前分配结果加入到个体序列历史列表和联盟历史结构列表；S45：根据重要性排序更新本机的任务序列、可用资源矩阵、分配矩阵、任务需求矩阵、执行相应任务的无人机联盟、其对应的任务资源以及联盟结构，并通过局部广播对上述信息进行统一；S46：判断当前无人机在其所参与的任务联盟中是否贡献度；S47：遍历无人机参与的每个任务联盟，并计算当前任务联盟的总任务资源；所述步骤S42包括：计算优化分配后的任务联盟结构下的总体效益；计算当前分配资源与资源需求的关系；计算无人机执行任务序列带来的收益；计算无人机执行任务所需要付出的成本代价；以最大化整体效益为目标构建优化模型进行优化分配；每个无人机之间通过机间通信获取任务资源缺口状态；每个无人机依据自身剩余资源种类和数量、与目标任务的位置关系信息计算与该目标的匹配程度；根据轮盘赌规则在无人机任务序列中选择匹配程度最高的任务并将当前种类资源分配到该任务；根据任务重要性排序更新本机的任务序列，获取优化分配后的任务联盟结构；所述以最大化整体效益为目标构建优化模型进行优化分配，包括：构建优化模型： 其中，为执行任务m的无人机集合形成的联盟效益；通过调整联盟结构以最大化整体效益，同时需要满足如下约束条件 其中，为无人机对任务第z种类型资源的分配结果，为第z种资源的可用资源，为需要资源的种类，为无人机集合，为每种资源的需求数目，为任务索引，为任务集合，为任务序列。

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