李士波

摘要：多無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)任務(wù)分配是無(wú)人機(jī)協(xié)同控制的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。綜合無(wú)人機(jī)后續(xù)攻擊任務(wù)和影響無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)效能評(píng)估的各種因素，按照分階段分配方法建立了多UCAV任務(wù)分配模型，并使用粒子群算法對(duì)建立的任務(wù)分配模型進(jìn)行求解，將每個(gè)粒子的位置使用兩個(gè)多維向量表示，兩個(gè)向量分別采用兩種不同方式同時(shí)進(jìn)化。該方法解決了分配模型復(fù)雜性帶來(lái)的分配難題，取得了良好的分配效果。

關(guān)鍵詞：任務(wù)分配；協(xié)同控制；無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)；粒子群優(yōu)化

DOI：10.11907/rjdk.173133

中圖分類(lèi)號(hào)：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2018）007-0193-03

Abstract：Multi-UCAVmissionallocationisthekeytechniqueforcoordinatecontrol.Consideringtheconsequentattackmissionandthemainfactorsthataffectcombatefficiencyassessment，themissionallocationmodelthatbasedondifferentstagesisestablished.Particleswarmoptimizationalgorithmisproposedtosolvetheproblem，eachparticlespositionisexpressedintwomulti-dimensionvectorsandthevectorsevolveindifferentmannerssynchronously，theevolvevalueisusedincostevaluationsubsequently.Thismethodhassolvedtheallocationproblemthatbroughtaboutthecomplexityoftheallocationmodelandreceivedgoodallocationresults.

KeyWords：missionallocation；coordinatecontrol；unmannedcombataerialvehicle；particleswarmoptimization（PSO）

0引言

無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)（UnmannedCombatAerialVehicles，UCAV）從事的任務(wù)具有很大的危險(xiǎn)性和復(fù)雜性，因此通常采用多架無(wú)人機(jī)共同執(zhí)行任務(wù)的策略[1-3]。在多架無(wú)人機(jī)共同執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中，多UCAV任務(wù)規(guī)劃技術(shù)是實(shí)現(xiàn)多無(wú)人機(jī)協(xié)同控制的關(guān)鍵技術(shù)[4-6]。因此，多UCAV任務(wù)分配技術(shù)研究尤其重要。

多無(wú)人機(jī)任務(wù)分配問(wèn)題是一個(gè)多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題，即通過(guò)一定的分配策略給無(wú)人機(jī)分配不同的任務(wù)。分配原則是在保護(hù)無(wú)人機(jī)的前提下，增大對(duì)目標(biāo)的殺傷概率，避免重復(fù)攻擊和遺漏。

多UCAV任務(wù)分配問(wèn)題是研究熱點(diǎn)[7-9]，學(xué)者們先后提出了匈牙利算法、線(xiàn)性規(guī)劃法、禁忌搜索方法、市場(chǎng)交易模型等方法，這些方法在分配規(guī)模較大時(shí)會(huì)導(dǎo)致求解困難，并且往往未能充分考慮影響無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)效能的各種因素和后續(xù)攻擊任務(wù)，很難適應(yīng)動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境下無(wú)人機(jī)任務(wù)分配需求。

本文提出按階段分配的方法建立多UCAV任務(wù)分配模型，在建模過(guò)程中充分考慮影響無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)效能評(píng)估的各種因素，并提出使用粒子群算法對(duì)建立的復(fù)雜任務(wù)分配模型進(jìn)行求解。該分配方法對(duì)無(wú)人機(jī)數(shù)目和攻擊目標(biāo)數(shù)目均沒(méi)有限制，無(wú)人機(jī)可先后對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行攻擊，在分配過(guò)程中并不簡(jiǎn)單地要求每一架無(wú)人機(jī)都執(zhí)行攻擊任務(wù)，更好地反映了任務(wù)分配的實(shí)際情況和要求。

1多UCAV任務(wù)分配模型建立

在多UCAV任務(wù)分配問(wèn)題中，每架無(wú)人機(jī)可賦予攻擊多個(gè)目標(biāo)，因此可將多無(wú)人機(jī)任務(wù)分配過(guò)程劃分為多個(gè)階段，如圖1所示。在每個(gè)階段中，選擇一架無(wú)人機(jī)去攻擊一個(gè)目標(biāo)，在每個(gè)分配階段不僅要考慮選擇無(wú)人機(jī)攻擊目標(biāo)，還要考慮選擇執(zhí)行攻擊任務(wù)的無(wú)人機(jī)。

無(wú)人機(jī)任務(wù)分配要考慮的因素包括執(zhí)行攻擊任務(wù)的次序、無(wú)人機(jī)對(duì)目標(biāo)殺傷的概率、無(wú)人機(jī)對(duì)抗威脅的能力（生存概率）、攻擊路徑最短等。執(zhí)行攻擊任務(wù)的次序指在攻擊目標(biāo)確定后，為每架無(wú)人機(jī)首先確定攻擊哪一個(gè)目標(biāo)，之后確定要攻擊的第二目標(biāo)，依次類(lèi)推，直至所有攻擊目標(biāo)均被確定。任務(wù)分配目標(biāo)是使無(wú)人機(jī)對(duì)目標(biāo)的殺傷概率達(dá)到最大而自身的損失最低，并盡可能地使所有無(wú)人機(jī)攻擊路徑總和最短[10-11]。

式（3）表示在每個(gè)階段中只有一架無(wú)人機(jī)從事攻擊任務(wù)，并只對(duì)一個(gè)目標(biāo)發(fā)起攻擊。式（4）表示無(wú)人機(jī)攻擊的目標(biāo)數(shù)目最多不能超過(guò)其自身能力的限制。

2粒子群算法

粒子群算法是Kennedy和Eberhart[12-13]于1995年提出的一種優(yōu)化算法，該算法被證明在優(yōu)化問(wèn)題方面具有很大潛力。與傳統(tǒng)算法相比，PSO算法有一定的智能性，具有適用范圍廣、搜索能力強(qiáng)、不易陷入局部最優(yōu)等優(yōu)點(diǎn)，在路徑規(guī)劃領(lǐng)域效果非常好[14]。

粒子群算法本質(zhì)是一種基于群體和適應(yīng)度的優(yōu)化算法[15-16]。在求解優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，每個(gè)粒子代表問(wèn)題的一個(gè)潛在解。粒子群算法使用適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估粒子優(yōu)劣，適應(yīng)度函數(shù)的大小由粒子的具體位置坐標(biāo)決定。每個(gè)粒子記憶、追隨當(dāng)前的最優(yōu)粒子，在解空間中搜索。每次迭代過(guò)程不完全隨機(jī)，如果找到較優(yōu)解，將會(huì)以此為依據(jù)尋找下一個(gè)解。

每個(gè)粒子用3個(gè)指標(biāo)表征：位置、速度、適應(yīng)度。在進(jìn)化前，粒子的初始位置和速度根據(jù)問(wèn)題限制在一定區(qū)間內(nèi)任意取值。粒子在每次迭代過(guò)程中需要記憶更新兩個(gè)極值。第一個(gè)極值是粒子自身歷史上的最優(yōu)位置，另一個(gè)極值是整個(gè)種群目前的最優(yōu)解。所有粒子通過(guò)這兩個(gè)極值修正粒子自身的位置，對(duì)下一步行為進(jìn)行調(diào)節(jié)，使之迅速向最優(yōu)值方向收斂。每個(gè)粒子在多維空間中不斷改變位置，直到一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的位置被找到，或者到達(dá)設(shè)定的進(jìn)化次數(shù)限制。所有粒子按照下式演化：

Rand1（）函數(shù)和Rand2（）函數(shù)在[0，1]之間產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)。C1和C2是一個(gè)正常數(shù)，作為權(quán)重因子。權(quán)值ω用于控制粒子以前的速度對(duì)現(xiàn)在粒子速度的影響，在一定程度上，該參數(shù)平衡全局和局部粒子搜索能力。

用Vpbest表示粒子過(guò)去經(jīng)歷的所有位置中的最好位置時(shí)產(chǎn)生的速度矢量，用Vgbest表示在所有粒子中經(jīng)歷的最好位置所產(chǎn)生的速度矢量，繪制粒子自身位置變化原理如圖2所示。

3任務(wù)分配問(wèn)題粒子群算法

針對(duì)復(fù)雜任務(wù)分配模型的粒子群方法需要構(gòu)造一個(gè)2Nt維空間，每個(gè)粒子都包含兩個(gè)Nt維向量，分別定義為T(mén)arget和Vehicle向量。Target向量對(duì)應(yīng)于在不同階段所要攻擊的目標(biāo)，Vehicle向量則對(duì)應(yīng)于不同階段攻擊時(shí)所使用的無(wú)人機(jī)。例如使用3架無(wú)人機(jī)去打擊5個(gè)目標(biāo)，則某個(gè)粒子的位置向量如表1所示。

攻擊過(guò)程劃分為5個(gè)階段：①序號(hào)為3的無(wú)人機(jī)攻擊目標(biāo)2；②序號(hào)為1的無(wú)人機(jī)攻擊目標(biāo)4；③序號(hào)為2的無(wú)人機(jī)攻擊目標(biāo)3；④序號(hào)為3的無(wú)人機(jī)攻擊目標(biāo)1；⑤序號(hào)為1的無(wú)人機(jī)攻擊目標(biāo)5。要保證所有目標(biāo)均分配給一架無(wú)人機(jī)攻擊，無(wú)人機(jī)可使用多次但不能超過(guò)其最大攻擊次數(shù)。

在粒子群進(jìn)化中，Target向量和Vehicle向量采用兩種不同的方式同時(shí)進(jìn)化。由于Target向量代表不同階段要攻擊的目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)只能攻擊一次，因此Target向量定義為有序整數(shù)數(shù)列：

其進(jìn)化可通過(guò)離散PSO算法進(jìn)行。Vehicle向量對(duì)應(yīng)于不同階段攻擊時(shí)使用的無(wú)人機(jī)，將其定義為序列Y=（u1，u2…uNv），ui∈U。

Vehicle向量與Target向量的區(qū)別在于Vehicle向量允許重復(fù)，并且有最大攻擊目標(biāo)數(shù)的限制。因此，Vehicle向量的進(jìn)化采用標(biāo)準(zhǔn)PSO算法變形，實(shí)現(xiàn)方法及過(guò)程如下：

（1）每個(gè)粒子的位置中Vehicle向量的每一維隨機(jī)取1-Nv（目標(biāo)數(shù)）之間的整數(shù)，其中1-Nv代表無(wú)人機(jī)序號(hào)。

（2）為了保證滿(mǎn)足約束條件（4），考察生成的序列，若Vehicle向量中某個(gè)無(wú)人機(jī)的序號(hào)出現(xiàn)次數(shù)超過(guò)無(wú)人機(jī)最大攻擊的目標(biāo)數(shù)目，則重新生成該向量，直到滿(mǎn)足約束條件為止。

（3）與Vehicle向量相對(duì)應(yīng)的速度向量V2為-（Nv-1）～（Nv-1）之間任意值。

（4）結(jié)合Target向量，按照代價(jià)評(píng)估函數(shù)（2）計(jì)算個(gè)體歷史最優(yōu)解和群體全局最優(yōu)解。

（5）按照速度更新公式和位置更新公式計(jì)算Y和V2，對(duì)Y取整，當(dāng)Y和V2超過(guò)邊界限制時(shí)按邊界取值。若更新后某個(gè)粒子的位置Y不滿(mǎn)足約束條件（4），則恢復(fù)更新前的原值。

（6）重復(fù)執(zhí)行步驟（4）和步驟（5），直到滿(mǎn)足終止條件或達(dá)到最大迭代次數(shù)。

4任務(wù)分配問(wèn)題仿真實(shí)現(xiàn)

例：若使用3架無(wú)人機(jī)去攻擊5個(gè)目標(biāo)，無(wú)人機(jī)當(dāng)前位置和目標(biāo)位置已知，如圖3所示。

其中□代表無(wú)人機(jī)，◇代表目標(biāo)，無(wú)人機(jī)攻擊每個(gè)目標(biāo)的殺傷概率、生存概率以及目標(biāo)價(jià)值如表2、表3所示，最大攻擊目標(biāo)數(shù)目Nmax為3。

按照式（2）給出的任務(wù)分配模型進(jìn)行建模，將模型中的各參數(shù)分別取值為Nt=Ns=5，Nu=3，加權(quán)系數(shù)w1=w2=w3=1/5，即將各個(gè)子目標(biāo)賦予相同的重要程度。分配過(guò)程使用PSO算法，使分配代價(jià)按照評(píng)估函數(shù)計(jì)算達(dá)到最大值。

5結(jié)語(yǔ)

本文采用分階段分配方法建立無(wú)人機(jī)任務(wù)分配模型，該模型充分考慮了無(wú)人機(jī)對(duì)目標(biāo)的殺傷概率、目標(biāo)對(duì)抗威脅能力和攻擊路徑長(zhǎng)度等重要戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)，并考慮了無(wú)人機(jī)對(duì)后續(xù)目標(biāo)的攻擊任務(wù)。建立的復(fù)雜任務(wù)分配模型使用粒子群算法求解，將每個(gè)粒子的位置使用兩個(gè)多維向量表示，兩個(gè)向量采用兩種不同方式同時(shí)進(jìn)化。仿真結(jié)果證明了該方法的可行性，本文提出的建模方法和分配算法可直接應(yīng)用到多無(wú)人機(jī)自主控制體系中。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）