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🔥 内容介绍
随着无人机技术的快速发展,多无人机协作任务分配已成为一个重要的研究领域。在现实场景中,无人机任务分配通常会受到协同式干扰的影响,这会给任务分配带来新的挑战。本文将探讨协同式干扰下的多无人机任务分配问题,并提出一种基于协同式干扰的优化任务分配算法。
协同式干扰
协同式干扰是指多个无人机同时执行任务时,它们之间的相互影响。这种影响可以是正面的,也可以是负面的。正面的协同式干扰可以提高任务执行效率,而负面的协同式干扰则会降低任务执行效率。
协同式干扰的主要影响因素包括:
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**任务冲突:**当多个无人机执行相同或相似的任务时,它们之间可能会发生任务冲突。任务冲突会导致无人机之间争夺资源,从而降低任务执行效率。
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**路径冲突:**当多个无人机执行不同的任务时,它们的飞行路径可能会发生冲突。路径冲突会导致无人机之间发生碰撞,从而降低任务执行效率。
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**通信干扰:**当多个无人机同时进行通信时,它们之间的通信信号可能会相互干扰。通信干扰会导致无人机之间无法有效通信,从而降低任务执行效率。
优化任务分配算法
为了解决协同式干扰下的多无人机任务分配问题,本文提出了一种基于协同式干扰的优化任务分配算法。该算法主要包括以下步骤:
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**任务建模:**将任务分配问题建模为一个多目标优化问题,目标函数包括任务执行时间、任务执行成本和协同式干扰。
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**协同式干扰评估:**评估协同式干扰对任务分配的影响。协同式干扰评估可以采用仿真或建模的方法。
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**任务分配优化:**根据任务建模和协同式干扰评估,优化任务分配方案。任务分配优化可以使用贪心算法、遗传算法或粒子群算法等优化方法。
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**任务执行:**根据优化后的任务分配方案,执行任务。任务执行过程中,需要实时监控协同式干扰,并根据需要调整任务分配方案。
算法性能评估
本文通过仿真实验对所提出的算法进行了性能评估。仿真实验结果表明,该算法可以有效降低协同式干扰的影响,提高任务执行效率。
结论
协同式干扰是多无人机任务分配中需要考虑的重要因素。本文提出的基于协同式干扰的优化任务分配算法可以有效解决协同式干扰下的多无人机任务分配问题,提高任务执行效率。未来研究可以进一步探索协同式干扰的建模方法和任务分配优化算法的改进。
📣 部分代码
function out = randint(varargin)%%%WARNING: This is an obsolete function and may be removed in the future.% Please use RANDI instead.%%%RANDINT Generate matrix of uniformly distributed random integers.% OUT = RANDINT generates a "0" or "1" with equal probability.%% OUT = RANDINT(M) generates an M-by-M matrix of random binary numbers.% "0" and "1" occur with equal probability.%% OUT = RANDINT(M,N) generates an M-by-N matrix of random binary numbers.% "0" and "1" occur with equal probability.%% OUT = RANDINT(M,N,IRANGE) generates an M-by-N matrix of random integers.%% IRANGE can be either a scalar or a two-element vector:% Scalar : If IRANGE is a positive integer, then the output integer% range is [0, IRANGE-1]. If IRANGE is a negative integer,% then the output integer range is [IRANGE+1, 0].% Vector : If IRANGE is a two-element vector, then the output% integer range is [IRANGE(1), IRANGE(2)].%% OUT = RANDINT(M,N,IRANGE,STATE) causes RAND to use the generator% determined by the 'state' method, and initializes the state of that% generator using the value of STATE.%% Examples:% r1 = randint(2,3)% r2 = randint(2,3,4)% r3 = randint(2,3,-4)% r4 = randint(2,3,[-2 2])%% See also RAND, RANDSRC, RANDERR.% Copyright 1996-2012 The MathWorks, Inc.warning(message('comm:system:warnobsolete:obsoleteReplace', 'RANDI'));% Basic function setup.error(nargchk(0,4,nargin,'struct'));% --- Placeholder for the signature string.sigStr = '';m = [];n = [];range = [];state = [];% --- Identify string and numeric argumentsfor i=1:narginif(i>1)sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';end;% --- Assign the string and numeric flagsif(isnumeric(varargin{i}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';elseerror(message('comm:randint:InvalidArg'));end;end;% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr% --- randintcase ''% --- randint(m)case 'n'm = varargin{1};% --- randint(m, n)case 'n/n'm = varargin{1};n = varargin{2};% --- randint(m, n, range)case 'n/n/n'm = varargin{1};n = varargin{2};range = varargin{3};% --- randint(m, n, range, state)case 'n/n/n/n'm = varargin{1};n = varargin{2};range = varargin{3};state = varargin{4};% --- If the parameter list does not match one of these signatures.otherwiseerror(message('comm:randint:InvalidSyntax'));end;if isempty(m)m = 1;endif isempty(n)n = m;endif isempty(range)range = [0, 1];endlen_range = size(range,1) * size(range,2);% Typical error-checking.if all(length(m) > 1) || all(length(n) > 1)error(message('comm:randint:InvalidMatrixDims'));elseif (floor(m) ~= m) || (floor(n) ~= n) || (~isreal(m)) || (~isreal(n))error(message('comm:randint:NonIntegerMatrixDims'));elseif (m < 0) || (n < 0)error(message('comm:randint:NonPositiveMatrixDims'));elseif (~isfinite(m)) || (~isfinite(n))error(message('comm:randint:NonFiniteMatrixDims'));elseif len_range > 2error(message('comm:randint:InvalidIrange'));elseif max(max(floor(range) ~= range)) || (~isreal(range)) || all(~isfinite(range))error(message('comm:randint:NonIntIrange'));end% If the IRANGE is specified as a scalar.if len_range < 2if range < 0range = [range+1, 0];elseif range > 0range = [0, range-1];elserange = [0, 0]; % Special case of zero range.endend% Make sure IRANGE is ordered properly.range = sort(range);% Calculate the range the distance for the random number generator.distance = range(2) - range(1);% Set the initial state if specified.if ~isempty(state)rand('state', state);end% Generate the random numbers.r = floor(rand(m, n) * (distance+1));% Offset the numbers to the specified value.out = ones(m,n)*range(1);out = out + r;% [EOF] randint.m
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2 机器学习和深度学习方面
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
本文探讨了在无人机协作任务中面临的协同式干扰问题,提出了一种基于协同干扰的优化任务分配算法,通过模型化、评估和优化来提高任务执行效率。实验结果显示,算法能有效降低干扰并提升任务执行效果。
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