时间约束下的多无人机任务分配方法研究

摘要

针对多无人机同时执行多个截止时间不一致的数据摆渡任务时,无人机与任务“一一对应”的分配方式会导致部分任务完成效果差及无人机能耗效率低等问题,提出了一种基于任务拆解与重组的“交叉执行”任务分配方法。根据任务截止时间对多个任务进行碎片化分解,并为每个碎片设置时间戳,而后执行基于时间戳碎片的任务重组及无人机协同任务分配。将该问题建模为带有时间窗约束的组合优化问题,并以无人机总能耗最小化为目标,采用改进遗传算法求解,通过引入大规模邻域搜索中的“破坏和修复”思想,弥补了传统遗传算法易陷入局部最优解的缺陷。仿真结果表明,与其他算法相比,提出的“交叉执行”任务分配方法能够在满足任务截止时间的前提下,无人机总能耗降低约17.7%~41.9%;同时,与传统遗传算法相比,提出的改进算法也能够使无人机总能耗平均降低约12%。