【任务分配】基于改进的合同网算法飞行器任务实时在线分配和深度强化学习算法结合动态窗口局部路径规划法飞行器突防航迹推演附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代复杂多变的航空作战与任务执行场景中，飞行器需要快速、高效地完成任务分配与航迹规划，以应对敌方防御和环境变化。传统的任务分配与路径规划方法在实时性、动态适应性方面存在不足。本文融合改进的合同网算法、深度强化学习算法与动态窗口局部路径规划法，分别实现飞行器任务实时在线分配和突防航迹推演，旨在提升飞行器在复杂环境下的任务执行能力。

一、相关算法原理概述

1.1 合同网算法与改进方向

合同网算法（Contract Net Protocol，CNP）是一种经典的分布式任务分配算法，通过模拟市场招标 - 投标 - 中标机制，实现任务在多个智能体间的分配。然而，传统合同网算法存在通信开销大、决策速度慢、难以适应动态环境变化等问题。本文从优化通信机制、改进投标决策策略等方面对合同网算法进行改进，以提高任务分配的实时性与准确性。

1.2 深度强化学习算法基础

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）结合了深度学习强大的特征提取能力与强化学习的动态决策机制。在飞行器航迹规划中，深度强化学习通过让智能体（飞行器）在环境中不断尝试、获取奖励反馈，学习到最优的行为策略。智能体根据当前环境状态（如敌方防御部署、自身位置等）采取行动（规划航迹），环境根据行动给予奖励（如成功避开威胁得正奖励，进入威胁区域得负奖励），通过不断迭代优化策略，实现高效的航迹规划。

1.3 动态窗口局部路径规划法原理

动态窗口局部路径规划法（Dynamic Window Approach，DWA）是一种适用于动态环境的局部路径规划方法。它基于机器人（飞行器）的动力学约束，在每个控制周期内，通过采样生成多个可行的速度和方向组合（动态窗口），并对每个组合进行评估，选择最优的速度和方向作为下一时刻的运动指令。在飞行器突防过程中，动态窗口法能够根据实时感知的环境信息，快速调整航迹，避开障碍物和威胁区域。

二、基于改进合同网算法的飞行器任务实时在线分配模型

2.1 任务与飞行器建模

将飞行器任务抽象为包含任务类型、目标位置、优先级、时间约束等属性的任务对象；飞行器则建模为具有飞行速度、航程、载荷能力、武器装备等属性的执行主体。通过这种建模方式，清晰描述任务需求与飞行器能力，为任务分配提供基础数据。

2.2 改进合同网算法流程

1. 任务发布：任务管理中心将新任务信息以招标形式广播给所有飞行器，信息包含任务详细描述与要求。

1. 投标决策优化：飞行器接收到任务信息后，不再单纯依据预设规则投标。改进算法引入基于任务优先级、自身能力匹配度、任务执行风险评估的多因素决策模型，综合评估投标收益与成本，决定是否投标及投标方案。

1. 中标决策与任务分配：任务管理中心收集投标信息，采用改进的中标决策策略，不仅考虑投标价格（可抽象为任务执行成本），还结合飞行器信誉度、历史任务完成质量等因素，确定中标飞行器并分配任务。

1. 动态调整机制：在任务执行过程中，若出现环境变化（如新威胁出现、任务优先级改变）或飞行器故障等情况，触发任务重分配流程，通过改进的合同网算法快速重新分配任务，确保任务执行的连续性。

三、深度强化学习结合动态窗口法的飞行器突防航迹推演

3.1 环境与状态空间定义

构建包含敌方防空火力分布、地形地貌、气象条件等因素的三维突防环境模型。飞行器的状态空间由自身位置、速度、航向、剩余燃油、武器状态，以及环境威胁信息（威胁位置、威胁等级）等组成，为深度强化学习提供输入依据。

3.2 动作空间与奖励函数设计

动作空间设定为飞行器在每个决策周期内可选择的速度调整、航向改变等操作组合。奖励函数设计遵循激励飞行器成功突防的原则，如成功避开威胁区域给予正奖励，进入威胁区域或超出飞行约束（如速度超限、燃油耗尽）给予负奖励，到达目标点给予高额正奖励，引导深度强化学习算法学习最优航迹规划策略。

3.3 算法融合实现流程

1. 初始状态获取：飞行器获取当前自身状态与环境信息，作为深度强化学习的初始状态输入。

1. 深度强化学习决策：深度强化学习模型根据当前状态，输出推荐的航迹方向和速度范围。

1. 动态窗口法局部优化：动态窗口法在深度强化学习推荐的范围内，结合飞行器动力学约束和实时环境感知，生成多个局部可行航迹，并评估每个航迹的安全性、到达目标的时间等指标，选择最优局部航迹作为飞行器下一阶段的运动指令。

1. 状态更新与学习：飞行器执行运动指令后，获取新的状态和奖励反馈，用于更新深度强化学习模型参数，不断优化航迹规划策略。

⛳️ 运行结果

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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

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