基于偏好联盟博弈的导弹集群分布式任务分配模型

摘要

在空空导弹拦截大规模集群的场景中,由于集中式算法求解大规模任务分配问题的性能面临通信能力和实时性的限制,研究使用分布式算法求解任务分配问题具有重要的现实意义。以偏好联盟博弈模型为基础,设计了分布式导弹集群任务分配模型,并使用博弈学习算法中的空间自适应博弈(spatial adaptive play,SAP)算法求解最优分配方案。与集中式算法的仿真对比实验表明,本文设计的基于偏好联盟博弈的分布式任务分配模型可以在分布式框架下求解带约束的任务分配问题,并具有较好的优化性能和收敛效率。