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🔥 内容介绍
在无人机技术的快速发展和广泛应用的背景下,多无人机多任务分配问题成为了一个备受关注的研究领域。随着无人机数量的增加和任务复杂度的提高,如何高效地将任务分配给多个无人机,以实现最佳的任务完成效率,成为了一个非常重要的问题。
传统的任务分配方法通常采用集中式或分布式的策略,但随着无人机数量的增加,这些方法往往会面临计算复杂度高、通信开销大以及任务分配效果不理想等问题。为了解决这些问题,研究者们开始关注基于拍卖算法的多无人机多任务分配方法。
拍卖算法是一种经典的优化算法,它通过竞价的方式将任务分配给无人机。在拍卖算法中,每个无人机将提交一个竞价,表示其愿意完成该任务的价格。然后,任务会被分配给出价最高的无人机。通过这种方式,拍卖算法可以在保证任务分配效果的同时,减少计算复杂度和通信开销。
在基于拍卖算法的多无人机多任务分配中,首先需要确定任务的属性和无人机的能力,然后将任务和无人机进行匹配。这个匹配过程可以通过建立一个任务-无人机的二部图来实现。然后,每个无人机根据任务的需求和自身的能力,提交一个竞价。最后,任务会被分配给出价最高的无人机。
拍卖算法的优势在于它能够根据任务的属性和无人机的能力,动态地调整任务的分配,以实现最佳的任务完成效率。此外,拍卖算法还可以通过引入奖励机制,激励无人机提交更高的竞价,从而提高任务分配的效果。
然而,基于拍卖算法的多无人机多任务分配也存在一些挑战。首先,拍卖算法需要准确地估计任务的价值和无人机的能力,这对于实际应用中的大规模任务分配来说是一个难题。其次,拍卖算法对通信的要求比较高,需要无人机之间进行频繁的通信,这在一些特定环境下可能会受到限制。
总的来说,基于拍卖算法的多无人机多任务分配是一个具有挑战性的问题,但它具有很大的应用潜力。随着无人机技术的不断发展,相信在未来会有更多的研究和创新,进一步提高多无人机多任务分配的效率和可靠性。
📣 部分代码
clear all;
% 小车们的起始坐标矩阵
tracks = [1,1 ; 1,9;7,9;9,1]; % 四辆小车
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
old_tracks = tracks;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% tracks = [1,1 ; 1,9; 9,1]; % 三辆小车
% tracks = [1,1 ; 9,1]; % 两辆小车
% tracks = [1,1 ;]; % 一辆小车
% 所有任务矩阵
dets = [2,1; 3,2; 6,2; 8,5; 9,5;
2,3; 5,3; 6,3; 7,3; 9,7;
3,4; 5,6; 6,5; 8,9; 5,8;
3,8; 2,6; 2,9; 4,9; 4,10];
% dets = ceil(rand(20,2)*10)
plot(tracks(:, 1), tracks(:, 2), '*', dets(:, 1), dets(:, 2), 'o')
% plot(tracks(:, 1), tracks(:, 2), dets(:, 1), dets(:, 2))
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
-
X. Liu and J. P. How, “Auction-based multi-robot task allocation with complex tasks,” in IEEE Transactions on Robotics, vol. 24, no. 5, pp. 1038-1052, Oct. 2008.
-
J. Ren, Z. Zhang and Y. Zhang, “Multi-UAV Task Allocation Based on Improved Auction Algorithm,” 2018 37th Chinese Control Conference (CCC), Wuhan, China, 2018, pp. 10774-10779.
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Z. Zhang, J. Ren and Y. Zhang, “Multi-UAV Task Allocation Based on Improved Auction Algorithm,” 2018 37th Chinese Control Conference (CCC), Wuhan, China, 2018, pp. 10774-10779.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合