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    一種基于蟻群算法的無人機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃優(yōu)化算法

    2017-09-05 19:16:31黃偉民王亞剛
    軟件導(dǎo)刊 2017年7期
    關(guān)鍵詞:蟻群算法無人機(jī)

    黃偉民+王亞剛

    摘 要:隨著無人機(jī)在軍事領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,越來越多的無人機(jī)將應(yīng)用在未來戰(zhàn)場,因此無人機(jī)協(xié)同規(guī)劃變得越來越重要。建立了多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)分配模型,并研究了模型求解的有效算法。在蟻群算法的基礎(chǔ)上提出針對密度較大目標(biāo)區(qū)域的多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的優(yōu)化方法,優(yōu)化蟻群算法的搜索條件,降低了蟻群算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度。

    關(guān)鍵詞:無人機(jī);協(xié)同規(guī)劃;蟻群算法;目標(biāo)群密度

    DOIDOI:10.11907/rjdk.171261

    中圖分類號:TP319

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2017)007-0131-03

    0 引言

    多基地多無人機(jī)協(xié)同偵查模型可以描述為:利用多種不同性能的無人機(jī)對多個(gè)空間分散的目標(biāo)進(jìn)行偵查,這些無人飛機(jī)分散在多個(gè)地理位置不同的基地上,需要快速制定無人偵查飛機(jī)的偵查任務(wù)計(jì)劃以滿足偵查要求和實(shí)際約束條件。在無人機(jī)迅速發(fā)展的同時(shí),雷達(dá)技術(shù)也快速發(fā)展,因此一旦有偵察無人機(jī)進(jìn)入防御方某一目標(biāo)群配屬雷達(dá)探測范圍,防御方目標(biāo)群的配屬雷達(dá)均開機(jī)對空警戒和搜索目標(biāo),并會(huì)采取相應(yīng)對策,包括發(fā)射導(dǎo)彈對無人機(jī)進(jìn)行摧毀等,因此偵察無人機(jī)滯留防御方雷達(dá)探測范圍內(nèi)時(shí)間越長,被其摧毀的可能性就越大[1-2]。本文以偵察、監(jiān)視任務(wù)為中心,以協(xié)同探測多基地目標(biāo)為背景,在蟻群算法規(guī)劃路線的基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化線路,以此盡可能縮短無人機(jī)任務(wù)飛行時(shí)間和被雷達(dá)探測到的時(shí)間。

    2 無人機(jī)偵察目標(biāo)群聚類

    為了最大程度上利用各無人機(jī)基地資源,首先要對目標(biāo)群進(jìn)行聚類。常用的聚類方法有K-means聚類算法、層次聚類算法、SOM聚類算法和FCM聚類算法[3]。本文采用層次分析法對目標(biāo)群進(jìn)行聚類, 通過聚類,可以規(guī)劃出各無人機(jī)基地派出的無人機(jī)的探測目標(biāo)群,在無人機(jī)數(shù)量和飛行參數(shù)限制條件下,這樣做能最大限度地提高效率。

    層次分析法的算法流程如圖1所示。

    3 基于改進(jìn)蟻群算法的目標(biāo)群路線規(guī)劃

    對目標(biāo)群聚類后,要對每個(gè)類里的線路進(jìn)行規(guī)劃[4,6-7],首先采用蟻群算法規(guī)劃路線。在無人機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃中,蟻群算法能夠很好地規(guī)劃目標(biāo)群之間的最優(yōu)路徑,但是沒有考慮到目標(biāo)群密度條件,針對密度較小的目標(biāo)群,蟻群算法給出的是最優(yōu)解,但是對于密度較大的目標(biāo)群模型,蟻群算法給出的路徑并不是最優(yōu)解,很多在無人機(jī)探測半徑之內(nèi)的目標(biāo)可以一次飛過,不需要飛到每個(gè)點(diǎn)的上空探測,盡可能在兩偵查目標(biāo)之間航行,能夠偵查到載荷搜索范圍內(nèi)的目標(biāo)。鑒于此,提出對蟻群算法的改進(jìn)算法。首先對三目標(biāo)距離模型進(jìn)行建模,設(shè)無人機(jī)的探測半徑為Kr,如圖2所示。x為目標(biāo)1到目標(biāo)3的距離,y為目標(biāo)2到目標(biāo)3的距離,a為1,2目標(biāo)之間的距離,則可得其模型如圖2所示。

    Step3:當(dāng)m只蟻都完成了后續(xù)節(jié)點(diǎn)選擇后,完成一次循環(huán),各路徑上信息素根據(jù)下式進(jìn)行局部信息素更新:

    其中,Δτkij 表示第k只螞蟻留在路徑(i,j)上的信息素,表示本次循環(huán)中路徑(i,j)信息素的增量;ρ為信息素軌跡的衰減系數(shù),通常設(shè)置ρ<1來避免路徑上信息素的無限累計(jì)。

    Step4:重復(fù)Step2和Step3,直到到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。更新全局信息素Q,清空k的禁忌表tabuk。

    Step5:計(jì)算螞蟻所有路徑的總長度,將新的路徑與已知的最優(yōu)路徑相比較。若新路徑更優(yōu),則替換已知的最優(yōu)路徑,存儲(chǔ)當(dāng)前最優(yōu)路徑的各個(gè)節(jié)點(diǎn)。

    Step6:迭代次數(shù)Nstep加1,若Nstep>Maxstep,則停止尋找,輸出最優(yōu)路徑,否則轉(zhuǎn)到Step2繼續(xù)尋找。

    蟻群算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度為[5]:

    式中,n為所求問題規(guī)模,Nc 為算法的迭代次數(shù),m為所求問題中的樣本數(shù)量[11]。

    改進(jìn)后的蟻群算法時(shí)間和空間復(fù)雜度為:

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    為驗(yàn)證算法的可行性和有效性,用Matlab對算法進(jìn)行程序仿真[8-9]。圖3為多無人機(jī)基地和目標(biāo)群落之間的地理位置關(guān)系;圖4為各目標(biāo)群落內(nèi)目標(biāo)間距離關(guān)系圖。對此情景下的多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃。

    使用MATLAB編寫層次聚類算法[3]求出各目標(biāo)群的聚類圖,如圖5所示。

    實(shí)驗(yàn)參數(shù)為信息啟發(fā)式因子α =1;期望啟發(fā)式因子β=5;信息素殘留因子ρ =0.5;蟻群的波數(shù)為20;每波螞蟻的數(shù)量為30。

    用MATLAB對蟻群算法[5]進(jìn)行仿真求出偵查路徑和航程,如表1所示;使用改進(jìn)后的蟻群算法計(jì)算出偵查路徑和航程,具體如表2所示。由表1、表2可得出,優(yōu)化后的路線減少了飛行的節(jié)點(diǎn)數(shù),從而減少了轉(zhuǎn)彎次數(shù),降低了能耗和路徑長度,飛行距離減少了36.7%。

    5 結(jié)語

    本文主要研究解決了多無人機(jī)協(xié)同規(guī)劃問題,采用層次聚類對目標(biāo)群進(jìn)行行分類,把分類目標(biāo)群分配給各無人機(jī)基地。將目標(biāo)群密度因素引入到蟻群算法中,極大降低了蟻群算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,加快了算法的收斂速度。用Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的蟻群算法能夠更好地解決多無人機(jī)規(guī)劃的實(shí)際問題,且隨著目標(biāo)群的密度變大和無人機(jī)探測半徑的增加,其優(yōu)化效果越明顯。

    參考文獻(xiàn):

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