计算机应用

作者：孙亚男, 吴杰宏, 石峻岭, 高利军

单位：沈阳航空航天大学 计算机学院，沈阳 110136

关键词：多无人机,任务分配,自组织映射,负载均衡,执行效率

基金：国防基础科研项目(JH2021010);国家自然科学基金资助项目(61902261)

针对现有算法对多无人机（UAV）协同进行多任务分配时存在负载均衡和执行效率方面的不足，提出一种改进的自组织映射（ISOM）算法。该算法根据飞行时间和任务执行时间设计了UAV的负载均衡度，以提升任务完成的效率；还设计了新的非线性变化的学习率和邻域函数保证ISOM算法的稳定性和快速收敛。然后，在不同任务环境对ISOM算法进行了有效性验证。实验结果表明，与结合遗传算法的粒子群优化（GA-PSO）、Gurobi和ORTools算法相比，ISOM算法的任务完成时间可分别减少15.5%、12.7%和7.3%；在TSPLIB数据集的实例KroA100、KroA150、KroA200上进行航迹长度减小的有效性验证时，与杂草优化（IWO）算法、改进的单亲遗传算法（IPGA）和蚁群单亲遗传算法（AC-PGA）的对比结果表明，ISOM算法在无人机数量为2、3、4、5、8时，均获得了最小的航迹长度。由此可见，ISOM算法在解决多UAV协同多任务分配问题时效果显著。

来源：2023年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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