【任务分配】基于联盟集和dubins算法实现多异构无人机实时任务分配（含总用时 总规划用时 总能量消耗）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代无人机应用中，多异构无人机系统凭借不同类型无人机的功能互补性，已成为执行复杂任务（如灾害救援、区域监控、物流配送）的核心力量。异构性体现在无人机的续航能力、载荷类型、飞行速度、最小转弯半径等性能参数的差异，而实时任务分配需在动态环境中（如突发任务出现、无人机故障）快速为各无人机分配任务，并规划路径，同时优化总用时（所有任务完成时间）、总规划用时（算法计算耗时）和总能量消耗（所有无人机的能耗总和）三大核心指标。本文提出一种基于联盟集与 Dubins 算法的融合方法，通过联盟集实现任务与异构无人机的高效匹配，结合 Dubins 算法生成满足动力学约束的路径，最终达成实时性与优化目标的平衡。

多异构无人机任务分配的核心挑战

多异构无人机的实时任务分配面临三重相互耦合的挑战，这些挑战直接影响总用时、规划效率和能量消耗：

1.1 异构性带来的能力 - 任务匹配难题

不同类型无人机的任务执行能力差异显著：例如，多旋翼无人机适合低空定点观测，但续航短、速度慢；固定翼无人机续航长、速度快，但需要更大转弯空间，无法悬停。任务类型（如区域搜索、目标跟踪、物资投放）对无人机的载荷（传感器、机械臂）、飞行性能（速度、续航）有特定要求，若匹配不当，会导致总用时延长或能量浪费（如用高速无人机执行低速巡逻任务）。

1.2 实时性与路径约束的冲突

实时任务分配要求算法在毫秒级或秒级完成计算（尤其是动态任务场景，如新增救援点），但路径规划需考虑无人机的动力学约束 —— 多数无人机存在最小转弯半径（如固定翼无人机因气动特性无法实现零半径转向），传统直线路径规划可能导致实际飞行不可行，而精确路径计算又会增加总规划用时，形成 “精度 - 效率” 矛盾。

1.3 多目标优化的权衡

总用时、总规划用时和总能量消耗往往相互制约：

• 为缩短总用时，可能需让多架无人机并行执行任务，但会增加能量消耗；

• 追求能量最小化可能导致任务串行执行，延长总用时；

• 复杂优化算法虽能提升指标，但会增加总规划用时，丧失实时性。

因此，任务分配需在三者间找到平衡点，尤其在资源受限（如部分无人机电量不足）时更为关键。

联盟集：异构无人机的任务协作单元

联盟集（Coalition Set）是将多异构无人机按任务需求动态分组的协作单元，核心思想是：根据任务类型和无人机能力，形成若干联盟，每个联盟负责执行一类或一组关联任务（如 “搜索 - 识别 - 打击” 连贯任务），通过联盟内的能力互补提升整体效率。

⛳️ 运行结果

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🔗 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

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