【任务分配】基于粒子群的无人艇 (USV) 与无人机 (UAV) 的协同任务分配系统附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在海洋监测、搜救救援、环境勘探等复杂任务场景中，单一无人平台（如仅用无人艇或无人机）往往受限于自身能力（无人艇速度慢但续航久，无人机灵活快速但续航短），难以高效完成任务。无人艇（USV）与无人机（UAV）的协同作业可实现优势互补 ——USV 作为移动基站提供续航支持和设备搭载能力，UAV 负责快速侦察、精准定位等任务，而合理的任务分配是发挥协同效能的核心。粒子群优化（PSO）算法因收敛速度快、参数少、易于实现，适合解决多平台多任务的动态分配问题。本文将构建基于粒子群算法的 USV-UAV 协同任务分配系统，实现任务高效调度与资源优化配置。

一、协同任务分配问题描述

（一）任务与平台特性分析

1. 任务类型与需求：典型协同任务包括区域搜索（如搜寻失联船只）、多点监测（如海洋污染采样）、应急救援（如投放救生设备）等，不同任务对平台的要求不同：

• 搜索类任务：需 UAV 快速覆盖大范围区域（利用航拍优势），USV 配合进行近距离确认和持续跟踪。

• 采样类任务：需 USV 携带采样设备抵近作业，UAV 负责规划最优采样点（通过遥感数据）。

• 救援类任务：UAV 快速定位目标，USV 运送救援物资并实施救援，两者需时间协同（如 UAV 引导 USV 精准抵达）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

x(2)];

X2 = [x(3),x(4)];

u = x(5);

v = x(6);

Ts1 = norm(SurSet(1,:) - X1)/us;

Ts2 = norm(X2 - SurSet(2,:))/us;

Tss = norm(X1 - X2)/u;

Ta1 = norm(AirSet(1,:) - X1)/v;

Ta2 = norm(X2 - AirSet(2,:))/v;

Ta12 = norm(AirSet(2,:) - AirSet(1,:))/v;

Taa1 = CostA(1);

Taa2 = CostA(2);

lambda1 = 10^(-15);

lambda2 = 1;

F = Ts1 + Ts2 + Tss;

Ta = Ta1 + Ta2 + Taa1 + Ta12 + Taa2;

F1 = lambda1 * Tss * abs(us-u);

F2 = lambda2 * abs(Tss-Ta);

objf = F+F1+F2;

end

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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