基于联盟博弈的无人机/无人车异构集群验证OA北大核心CSTPCD

无人异构集群相较于单一类型、单一个体的无人平台,能够完成更为复杂的任务,同时对严苛战场环境有着更高的适应度.在无人异构集群协同执行任务时,任务分配是至关重要的环节,需要考虑异构无人平台和任务的多种约束和目标.传统的任务分配方法分配效率低且难以处理大规模复杂任务.联盟博弈通过形成由若干参与者组成的联盟,根据个体的属性、偏好对群体进行划分,从而实现个体以及群体利益的最大化.本文以无人异构集群任务分配为背景,研究了基于改进联盟博弈算法的最优分配策略,基于可能的战场环境设计了模拟任务场景并完成实验验证.首先,考虑异构平台在任务中的初始位置、速度、携带资源以及个体声誉等因素,建立了基于空间自适应博弈(Spatial adaptive play algorithm, SAP)的联盟博弈的任务分配算法模型.其次,基于任务场景,搭建了任务所需的软件与硬件平台.最后,针对模拟的战场环境,对所提算法及搭建的异构无人集群平台进行了实验验证.验证结果表明,在异构无人集群平台重分配的任务背景下,本平台能综合考虑战场态势,寻找最优的任务分配方式,协调各作战单位完成任务目标.