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🔥 内容介绍
无人机协同作战在军事侦察、反恐行动和应急救援等领域展现出显著优势，其核心挑战在于如何通过科学的多机联盟组建与任务分配，实现整体能耗最优。传统方法多聚焦于任务完成时间或路径最短化，但忽视了无人机动态能耗模型与任务分配的耦合关系，导致部分无人机因电量耗尽提前退出任务，缩短整体作战时长。本文聚焦基于0-1整数规划的能耗最小化联盟选取问题，通过整合多目标优化、动态能耗建模与联盟动态调整机制，系统梳理该领域的研究进展与关键技术突破。
研究重点与理论框架
1. 多目标0-1整数规划模型构建
多无人机协同追踪任务需同时满足以下约束条件：
任务唯一性：每架无人机仅能追踪一个目标，每个目标至少由一架无人机覆盖（如文献[5]提出的“一机一目标”约束）；
功能适配性：联盟成员需具备与任务匹配的载荷能力（如侦察型无人机需搭载高清摄像头，攻击型无人机需携带弹药）；
能耗动态性：无人机能耗与飞行距离、速度、转弯半径及环境风阻相关（如文献[7]通过Dubins曲线计算圆弧段能耗公式：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码;
for iUav = 1:length(uav)
if uav(iUav).condition ~= 2 %uav不处于执行任务状态并且拥有目标所需资源
uavRes=uav(iUav).resource;
for res=1:length(uavRes) %判断无人机是否拥有目标所需资源
if targetRes(res)~=0 && uavRes(res)~=0
flag=1;
break;
end
end
if flag == 1
candidate = [candidate iUav];
end
flag=0;
end
end
for cp = 1:length(UAV_task) %去除所有的leader
temp = find(candidate==UAV_task(cp).id);
if ~isempty(temp)
candidate(temp(1)) = [];
end
end
end
🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
