基于LGMPA算法的多無人機協同任務分配方法

摘" 要： 多無人機任務分配問題是一種多約束組合優化問題，為獲得問題的最佳收益，建立一種符合戰場環境的任務分配模型，并同步完成無人機與目標之間的航跡規劃，以實際飛行距離替代直線距離，實現任務分配與航跡規劃的緊耦合。為更好地求解任務分配模型，首先提出一種改進海洋捕食者算法（LGMPA），通過使用對數螺旋策略和高斯分布估計策略來提升算法的開發和探索能力；然后將改進算法離散化處理，應用于求解多無人機任務分配模型。仿真結果表明：在考慮實際地形和各類威脅下，使用實際飛行距離替代直線距離能夠規劃出更合理的任務執行順序，得到更好的作戰收益；且改進算法能夠穩定有效地求解模型，具有較好的求解精度和更快的收斂速度。

關鍵詞： 多無人機； 協同任務分配； 航跡規劃； 飛行距離； 改進海洋捕食者算法（LGMPA）； 性能測試

中圖分類號： TN919?34； TP301.6" " " " " " " " " 文獻標識碼： A" " " " " " " " " " "文章編號： 1004?373X（2025）04?0109?10

Method of multiple UAV cooperative task allocation based on LGMPA algorithm

ZHANG Zhuoran1， CHENG Hua2， HAN Bo3， XIE Lei2， TANG Andi2

（1. Unit 93184 of the PLA， Beijing 100076， China; 2. Air Force Engineering University， Xi’an 710038， China;

3. Science and Technology on Complex Aviation Systems Simulation Laboratory， Beijing 100076， China）

Abstract： The multi?UAV task allocation problem is a multi?constrained combined optimization problem. In order to obtain the best benefit of the problem， a task allocation model that matches the battlefield environment is established. The path planning between UAV （unmanned aerial vehicle） and target is completed simultaneously. The real flight distance is used to replace the straight?line distance， so as to realize the tight coupling between task allocation and path planning. A marine predator algorithm with logarithmic spiral strategy and the Gaussian distribution estimation strategy （LGMPA） is proposed to better solve the task allocation model. The exploitation and exploration ability of the algorithm is enhanced by means of the logarithmic spiral strategy and the Gaussian distribution estimation strategy. The LGMPA is discretized and applied to solve the multi?UAV task allocation model. The simulation results show that the use of the real flight distance instead of the straight?line distance can plan a more reasonable task execution sequence and get better combat profit under the consideration of the real terrain and various types of threats. The LGMPA can solve the model stably and effectively， with better solution accuracy and faster convergence speed.

Keywords： unmanned aerial vehicle; cooperative task allocation; path planning; flight distance; LGMPA; performance testing

0" 引" 言

隨著無人機在現代戰場上的不斷成功運用，其面臨的戰場環境變得日趨復雜，承擔的作戰任務更加多樣，對于它的要求也越來越高，單無人機逐漸難以完成任務，因此多無人機協同作戰成為新的發展方向。其中，多無人機任務分配技術是無人機任務規劃中的關鍵技術，是指在復雜戰場環境中為己方無人機合理分配有序任務，使得總體作戰效能達到最大[1]。多無人機任務分配問題本質上是一個多約束組合優化問題，是一種典型的“NP?hard”問題[2]，其核心主要包括任務分配模型建立和模型求解算法兩方面。……