多無人艇協(xié)同海戰(zhàn)中的目標(biāo)分配算法研究

周 菁

多無人艇協(xié)同海戰(zhàn)中的目標(biāo)分配算法研究

周 菁

（中國電子科技集團(tuán)公司第二十研究所，西安，710068）

目標(biāo)分配問題在指控系統(tǒng)中占有重要的地位。為適應(yīng)多變的戰(zhàn)場態(tài)勢，本文研究了多無人艇協(xié)同海戰(zhàn)中的目標(biāo)分配算法。多艘無人艇組成集群對敵方實(shí)施聯(lián)合攻擊戰(zhàn)術(shù)時，需要根據(jù)敵我資源的實(shí)際組成來制定最優(yōu)的作戰(zhàn)方案。本文提出的目標(biāo)分配算法為每個個體安排最佳的攻擊目標(biāo)，使集群的協(xié)同攻擊效能最大。仿真結(jié)果表明，該方法可為無人艇集群提供最優(yōu)的任務(wù)分配，是一種輔助決策手段。

無人艇集群；協(xié)同攻擊；目標(biāo)分配；匈牙利算法

0 引言

在現(xiàn)代局部戰(zhàn)爭中，隨著無人化、非接觸和協(xié)同化等作戰(zhàn)概念的引入，大量無人作戰(zhàn)飛機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）、無人地面戰(zhàn)車（Unmanned Ground Vehicle，UGV）和無人潛航器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）等[1]無人裝備加入現(xiàn)代戰(zhàn)場中，使得戰(zhàn)爭的作戰(zhàn)主體、作戰(zhàn)對象和作戰(zhàn)形式方面都有了顛覆性的變化。我國正步入高速發(fā)展的階段，海洋軍事成為我國軍事發(fā)展的重要戰(zhàn)略。無人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）作為新式海戰(zhàn)平臺，引起了世界軍事強(qiáng)國的普遍關(guān)注，但作為一種新概念裝備，目前其發(fā)展不如UAV和UGV成熟。

USV一旦裝上了先進(jìn)的武器系統(tǒng)，就可以在河流、湖泊和海上執(zhí)行多種水上作戰(zhàn)任務(wù)，比如近岸的防御、海戰(zhàn)場的突擊和非戰(zhàn)時的偵察與監(jiān)視等任務(wù)[2]。由于作戰(zhàn)任務(wù)的多重性和復(fù)雜性，在使用多艘USV組成集群實(shí)施協(xié)同作戰(zhàn)時，目標(biāo)分配是多無人艇協(xié)同執(zhí)行任何任務(wù)的基礎(chǔ)和保障。

目標(biāo)分配（Target Allocating Problem，TAP）是指揮控制系統(tǒng)經(jīng)數(shù)據(jù)融合獲得目標(biāo)精確航跡后形成戰(zhàn)斗意圖的重要環(huán)節(jié)[3]。其目的是在滿足各項(xiàng)戰(zhàn)術(shù)和技術(shù)指標(biāo)的前提下，為了達(dá)到期望的作戰(zhàn)目標(biāo)，為每個無人艇分配任務(wù)[4]，即確定哪個無人艇執(zhí)行哪項(xiàng)任務(wù)。在完成任務(wù)的同時，使得無人艇集群的整體效能達(dá)到最優(yōu)。

本文研究無人艇集群協(xié)同攻擊多個目標(biāo)時的任務(wù)分配問題，提出了一種基于匈牙利算法[5]的無人艇集群協(xié)同攻擊任務(wù)分配算法，為艇群中每一艘無人艇分配攻擊目標(biāo)，使各艇相互配合，集群協(xié)同作戰(zhàn)效能實(shí)現(xiàn)最大化。

1 目標(biāo)分配問題模型

1.1 平衡目標(biāo)分配

平衡目標(biāo)分配指攻擊任務(wù)的承擔(dān)者和目標(biāo)數(shù)量一致的問題。在敵我海上對抗中，有艘我方無人艇對敵方個目標(biāo)實(shí)施攻擊，每艘無人艇剛好攻擊一個敵方目標(biāo)，由于目標(biāo)屬性不同，無人艇占位不同，不同的無人艇攻擊不同目標(biāo)的效能也有差距，因此需要確定哪個無人艇攻擊哪個任務(wù)目標(biāo)以便使整體攻擊效果最優(yōu)，即為平衡目標(biāo)分配。

1.2 不平衡目標(biāo)分配

平衡目標(biāo)分配是目標(biāo)分配中的一種特殊情況，一般情況下，攻擊任務(wù)承擔(dān)者的數(shù)量和目標(biāo)數(shù)量是不等的。海戰(zhàn)場情況復(fù)雜，一艘我方無人艇攻擊敵方多艘無人艇以及多艘我方無人艇協(xié)同攻擊敵方一艘無人艇的可能性均存在，即為不平衡目標(biāo)分配。

1.3 模型的建立

不平衡目標(biāo)分配比平衡目標(biāo)分配更為復(fù)雜，若我方可用無人艇多于敵方目標(biāo)，則添加若干虛擬目標(biāo)，反之則添加虛擬的資源。通過增加“虛擬變量”將不平衡目標(biāo)分配轉(zhuǎn)化為平衡目標(biāo)分配問題來處理，可以進(jìn)行統(tǒng)一的建模和求解。設(shè)有艘無人艇來攻擊個目標(biāo)，每艘無人艇只攻擊其中的一個目標(biāo)，則無人艇的目標(biāo)分配問題的模型可以描述為：

滿足：

2 無人艇集群協(xié)同攻擊目標(biāo)分配算法

匈牙利算法在進(jìn)行無人艇集群分配問題求解時有如下性質(zhì)：

無人艇集群的協(xié)同攻擊任務(wù)分配算法流程如下：

（2）判斷任務(wù)數(shù)和無人艇個數(shù)的關(guān)系，若不等則轉(zhuǎn)入（3），若相等則直接轉(zhuǎn)入（4）。

（3）增加“虛擬變量”將不平衡任務(wù)分配轉(zhuǎn)化為平衡任務(wù)分配，進(jìn)入（4）。

（4）執(zhí)行匈牙利指派，輸出最優(yōu)目標(biāo)分配方案。

3 仿真試驗(yàn)

表1 攻擊收益R矩陣

表2 攻擊代價B矩陣

首先增加虛擬無人艇1'、2'、3'，分別構(gòu)成U的第2、4、6行，再增加虛擬攻擊任務(wù)6'構(gòu)成U的第6行，增加虛擬變量后的效能矩陣為：

采用本文任務(wù)分配算法求解，任務(wù)分配結(jié)果為：

4 結(jié)束語

現(xiàn)代戰(zhàn)爭需要根據(jù)敵我資源態(tài)勢來決定打擊方案，合理有效的任務(wù)分配方案為每個個體安排適當(dāng)?shù)男袆?，以便提高整個集群的作戰(zhàn)能力。本文提出了一種無人艇集群協(xié)同攻擊目標(biāo)分配方法，并對算法進(jìn)行了相應(yīng)的仿真，結(jié)果說明其可為無人艇集群提供最優(yōu)的目標(biāo)分配策略，提高集群的協(xié)同攻擊效能。

[1] 牛軼峰，沈林成，戴斌，等. 無人作戰(zhàn)系統(tǒng)發(fā)展[J]. 尖端科技，2009，30（5）：1-11.

[2] 熊亞洲，張曉杰，馮海濤，等. 一種面向多任務(wù)應(yīng)用的無人水面艇[J]. 船舶工程，2012，34（1）：16-19.

[3] 陶英歌，郭乃林，羅紅英. 基于遺傳算法的目標(biāo)分配優(yōu)化模型研究[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2003，25（7）：817-819.

[4] 張博，康鳳舉，蘇冰. 多無人艇聯(lián)合攻擊任務(wù)規(guī)劃模型仿真[J]. 計(jì)算機(jī)仿真，2015，32（4）：349-354.

[5] 欒飛，楊瑋. 基于匈牙利算法的自動化立體倉庫出入庫優(yōu)化調(diào)度[J]. 陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，29（3）：122-125.

Target Assignment Study for Cooperative Naval Battle of Swarm USVs

ZHOU Jing

Target allocating plays an important role in command and control system. In order to adapt to the multi-scene situation, the target assignment algorithm in the swarm USVs is studied in the paper to carry out the joint attack tactics against the enemy, and it needs to formulate the optimal operation plan according to the actual composition of the enemy and our resources. The target assignment algorithm proposed in the paper arranges the best attack target for each individual, so as to maximize the cooperative attack efficiency of the swarm to achieve the best simulation effect. The real results show that the method can provide the optimal task allocation for the USV swarm, so that it is one of means for auxiliary decision making.

Swarm USVs; Cooperative Naval Battle; Target Allocation; Hungarian Algorithm

U674.77

A

1674-7976-(2021)-03-210-03

2021-03-02。周菁（1983.06-），陜西西安人，博士研究生，工程師，主要研究方向?yàn)橹悄芤?guī)劃決策與控制。