基于改進量子粒子群算法的多無人機任務分配*

鄧 可，連振江，周德云，李梟揚

(1. 海軍大連艦艇學院，遼寧 大連 116018；2. 西北工業大學，陜西 西安 710072)

隨著計算機技術、人工智能的發展，無人機在軍事領域取得了眾多成功應用，在可預見的未來，多無人機協同執行作戰任務是無人機技術的一個重要發展方向[1]。美軍多所科研單位、軍事機構都曾以全球鷹、捕食者、X-45、X-47為研究對象，進行了多無人機協同任務分配問題研究，探討了多無人機協同任務分配在真實戰場下的作戰效能[2]，并將多無人機協同作戰融入一體化作戰構想中[3]。多無人機協同作戰是一個復雜化、多樣化、智能化的作戰過程，協同偵察攻擊任務作為協同作戰熱點研究問題，指在作戰區域中對目標實行協同偵察，對確定目標進行協同攻擊與毀傷評估任務[4]，多無人機任務分配是協同作戰的基礎與保障。

文獻[5]將QPSO算法應用于復合結構的無人機編隊分配問題，文獻[6]提出了改進的MRS與MAS系統框架針對無人機對地任務分配，但是這些框架模型存在控制參數多且難以確定的缺點；文獻[7]提出了一種基于MQABC算法求解無人機任務分配問題的方法，文獻[8]利用Memetic算法求解協同分配模型，文獻[9]設計了一種蝗蟲仿生算法針對多無人機搜救任務。但是這些算法存在收斂時間不穩定的缺陷，在多無人機協同執行單一類型任務性能優異，面對多類型任務有所欠缺。

綜上所述，研究一種適用于多無人機的多目標任務分配算法具有重要意義，為多無人機協同作戰奠定基礎并提供保障?！?br>