【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多无人艇编队控制，具体涉及一种基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法。
技术介绍
1、随着现代科技的不断进步，多无人艇系统在海洋、湖泊和河流等水域中的应用越来越广泛。面对众多水上目标，单艘无人艇无法独立完成追踪，多无人艇集群作业因具备可靠性强、整体成本低、作业半径大等无可的突出优势，可执行更多海上目标追踪此类海上复杂任务。
2、在多无人艇的任务分配系统中，一方面，针对随着海上目标任务数目增加，需要处理的数据量也会成倍增长，这会给任务分配系统带来更大的计算压力和更长的处理时间，势必造成任务分配问题解复杂度上升，任务分配效率降低问题。另一方面，针对任务分配也涉及诸如追捕数量，性能匹配，航程损耗等因素各类复杂约束，当有更多的目标需要追踪时，系统需要做出更多的决策，如选择最佳的无人艇、分配任务、调整航向等，这会增加决策的难度和复杂性，极大增加目标任务分配的难度问题，多无人艇系统中的资源(如能源、通信带宽、计算能力等)是有限的，当需要追踪的目标数量增多时，资源分配的难度也会增加，可能会导致某些目标得不到足够的关注。
技术实现思路
1、为了弥补现有技术的不足，解决多目标任务分配的效率降低问题，本专利技术提出一种结合分布式通信结构，拍卖算法，无人艇及任务目标的约束条件，设计多目标多无人艇的任务分配系统，确保了任务分配的完成度、稳定性和高效率的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：p>
3、一种基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法,具体包括以下步骤：
4、步骤1：建立无人艇集群和任务目标集群的数学模型；
5、步骤2：构建多目标多无人艇任务分配的约束条件及任务分配的目标函数；
6、步骤3：进行分布式拍卖算法关键属性成员的构建；
7、步骤4：构建分布式拍卖算法流程，根据约束条件及冲突消解结果最终求取无人艇与任务之间的分配关系。
8、作为优选，所述步骤1具体包括以下内容：
9、设定任务：将目标敌船的总数量设定为n，用集合t＝{t1,t2,t3,...,tn}表示，无人艇在任务环境中的总数量为m，用集合v＝{v1,v2,v3,...,vm}表示；即一共m艘无人艇需要打击或侦察n艘目标敌船，且每艘无人艇i∈v最多只能执行一个任务目标；敌船j∈t的信息集合由元素组为＜posj,numj,tyj,lvj＞进行表示；
10、其中posj表示任务j的位置坐标；
11、numj表示执行该任务j所需要的无人艇数量；
12、tyj＝{0,1}表示任务j的所属类型，当tyj＝1时表示任务j为需打击敌船目标，tyj＝0表示任务j为需侦察敌船目标，相应的无人艇i也分为打击型无人艇和侦察型无人艇；
13、lvj＝{a,b,c}表示根据目标敌船的排水量从大到小从而划分由高到低a,b,c这三个等级，并且无人艇i也进行这三个等级划分。
14、作为优选，所述步骤2中多目标多无人艇的任务分配约束条件如下：
15、d、无人艇执行任务时需要等级大于或者等于目标敌船；
16、e、无人艇执行任务时需匹配自身和目标敌船的类型；
17、f、无人艇航程损耗需根据自身的等级进行判断；
18、当时表示无人艇i为侦察型，侦察型无人艇只能执行侦察型任务，侦察型任务表示为
19、当时表示无人艇i为攻击型无人艇，攻击型无人艇可执行攻击型任务和侦察型任务；
20、当且时，此时类型匹配程度cij＞cik，无人艇i竞拍任务j所获得的收益大于竞拍任务k；
21、而当时，类型匹配程度cij＝0。
22、作为优选，在航程损耗的计算中，根据两点之间的直线距离和航程代价系数计算出航程损耗，其中代价系数γ的计算公式如下：
23、
24、作为优选，构建的多目标多无人艇的任务分配问题数学模型为：
25、
26、
27、
28、
29、其中，xij∈{0,1}为任务分配决策变量,xij＝1表示无人艇i执行任务j，否则xij＝0；rij为无人艇i执行任务j的收益。
30、作为优选，所述步骤3中基于分布式拍卖算法的多目标多无人艇的关键属性成员构建主要分为三类，分别如下内容所示，包括以下具体3个步骤：
31、步骤3.1、任务分配矩阵f：
32、任务分配矩阵f为n×m维矩阵，矩阵f中元素fji＝1表示任务j已经加入到无人艇i所将要执行的任务序列中；同理fji＝0表示无人艇i不能执行任务j；其中序列fj表示完成任务j的无人艇集合；
33、步骤3.2、无人艇i的获胜矩阵zi：
34、zi为n×m维矩阵，其元素表示在无人艇i的视角下，任务j被无人艇k所执行；否则的话第j行中的非零元素之和表示在无人艇i的视角当中，所有可执行任务j的无人艇数量总和；
35、步骤3.3、无人艇i的获胜投标值矩阵yi：
36、yi矩阵的维度与获胜智能体矩阵zi的维度相同，并且yi中的元素表示在无人艇i的视角下，无人艇k成功竞拍任务j时的投标值，即无人艇k对任务j的总收益。若表示在无人艇i的视角下，无人艇k竞拍任务j失败。如果没有无人艇竞拍任务j，则yi矩阵的第j行全为零。
37、作为优选，所述步骤4中，拍卖算法由任务选择阶段和竞拍阶段这两个阶段组成；
38、任务选择阶段：在等级约束和类型匹配约束条件下，每艘无人艇开始对所有任务进行筛选，无人艇不能对等级高于自己的任务进行投标，侦察型无人艇也无法对打击型任务目标进行投标，在两个约束条件下，无人艇筛选出可以投标的任务目标；
39、构建n×m维任务选择矩阵q，其中元素qij＝1表示无人艇i可以选择任务j进行投标，从而罗列出所有无人艇可选择的任务，无人艇对条件符合的任务进行标记，在其中选出收益最高的任务准备进行投标；
40、竞拍阶段：在投标阶段过程中，每艘无人艇以最大化自身收益为原则，将选择收益最大的任务目标进行投标，投标过程将持续到满足所有任务目标所需求的无人艇数量或者所有无人艇都已经分配到任务；
41、无人艇i的执行任务j*总收益为：
42、rij*＝rij*-costij*
43、式中rij*表示无人艇i对任务j*的执行收益，执行收益通过无人艇执行任务的静态收益和对任务等级及类型匹配程度来计算，即：
44、rij*＝w1xij*aj*+w2xij*cij*
45、式中aj*表示无人艇执行任务j*的静态收益，该静态收益由目标敌船的等级所决定，目标敌船的等级越大，该静态收益越大；
46、cij*表示无人艇i和任务j*的等级及类型匹配程度；等级及类型匹配程度越高，收益越高。
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1.基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：所述步骤1具体包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：所述步骤2中多目标多无人艇的任务分配约束条件如下：
4.根据权利要求3所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：根据两点之间的直线距离和航程代价系数计算出航程损耗，其中代价系数γ的计算公式如下：
5.根据权利要求3所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：构建的多目标多无人艇的任务分配问题数学模型为：
6.根据权利要求1所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：所述步骤3中基于分布式拍卖算法的多目标多无人艇的关键属性成员构建主要分为三类，包括以下具体3个步骤：
7.根据权利要求1所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其
...【技术特征摘要】
1.基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：所述步骤1具体包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：所述步骤2中多目标多无人艇的任务分配约束条件如下：
4.根据权利要求3所述的基于分布式拍卖算法异构多目标多无人艇的任务分配方法，其特征在于：根据两点之间的直线距离和航程代价系数计算出航程损耗，其中代价系数...
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