基于多种群遗传算法的多UUV任务分配方法

范学满; 薛昌友; 张会

doi:10.11993/j.issn.2096-3920.202107001

基于多种群遗传算法的多UUV任务分配方法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202107001

海军潜艇学院, 山东青岛, 266199

基金项目: 中国博士后科学基金项目资助(2021M693939)

详细信息

作者简介:
范学满(1989-), 男, 博士, 助理研究员, 主要研究方向为智能辅助决策

通讯作者:
薛昌友(1969-), 男, 博士, 教授, 主要研究方向为指挥信息系统

中图分类号: U674; E837
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出版历程
- 收稿日期: 2021-07-05
- 修回日期: 2021-09-05
- 网络出版日期: 2022-09-15

Task Assignment Method for Multiple UUVs Based on Multi-population Genetic Algorithm

Naval Submarine Academy, Qingdao 266199, China

摘要

摘要: 多无人水下航行器(UUVs)协同侦察任务分配方案的优劣关系到作战效能甚至任务成败。文中针对传统遗传算法存在过早收敛、效率不高等问题, 提出一种人机融合的多种群遗传算法, 用于多基地、多目标、多约束的多UUV协同侦察任务分配。该算法通过引入多种群对解空间进行协同搜索, 可更好地平衡全局寻优和局部搜索能力, 突破经典遗传算法仅靠单种群进行寻优的性能瓶颈; 另外, 以人类先验知识作为启发信息辅助种群进行初始化, 提高算法收敛效率; 引入“遗忘策略”, 缓解可能出现的进化不完全问题。基于典型想定进行仿真实验, 结果表明, 提出的多种群遗传算法具有较强的鲁棒性和较高的寻优效率, 可以得到高品质的协同任务分配方案。
- 无人水下航行器 /
- 多种群遗传算法 /
- 任务分配 /
- 协同侦察
Abstract: The quality of task assignment schemes for multiple unmanned undersea vehicles(UUVs) during cooperative reconnaissance is key to the operational effectiveness or even the success of missions. A multi-population genetic algorithm based on man-machine fusion was proposed for task allocation of multi-base, multi-target, and multi-constraint cooperative reconnaissance to solve the problems of premature convergence and low efficiency of traditional genetic algorithms. The algorithm can better balance global optimization and local search and break through the performance bottleneck of the classical genetic algorithm, which relies only on a single population for optimization, by introducing multiple populations to search the solution space cooperatively. In addition, human prior knowledge was used as heuristic information to assist population initialization in improving the convergence efficiency of the algorithm, and a forgetting strategy was introduced to alleviate possible incomplete evolution. The results of the simulation based on typical scenarios show that the proposed multi-population genetic algorithm is robust, has high optimization efficiency, and can generate high-quality collaborative task allocation schemes..
- unmanned undersea vehicle(UUV) /
- multi-population genetic algorithm /
- task assignment /
- cooperative reconnaissance

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图 1 满足时序约束的可行解有向图

Figure 1. Directed graph of feasible solutions satisfying temporal constraints

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图 2 违反时序约束的非可行解有向图

Figure 2. Directed graph of infeasible solutions violating temporal constraints

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图 3 UUV协同任务分配方案

Figure 3. Allocation scheme of collaborative task for UUV

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图 4 多种群遗传算法流程图

Figure 4. Flow chart of multi-population genetic algorithm

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图 5 目标和UUV初始态势分布图

Figure 5. Initial distribution of targets and UUVs

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图 6 侦察目标对载荷种类需求曲线

Figure 6. Demand curve of targets to load types

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图 7 多种群协同进化算法任务分配结果示意图

Figure 7. Task assignment results of multi-population coevolution algorithm

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图 8 随机初始化多种群协同进化算法实验结果示意图

Figure 8. Experimental results of multi-population coevolution algorithm with random initialization

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图 9 无遗忘策略多种群协同进化算法实验结果示意图

Figure 9. Experimental results of multi-population coevolution algorithm without forgetting strategy

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图 10 单种群遗传算法任务分配结果示意图

Figure 10. Task assignment results of single population genetic algorithm

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图 11 多种群协同进化算法任务分配结果示意图

Figure 11. Task assignment results of multi-population coevolution algorithm

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表 1 任务收益矩阵

Table 1. Task benefit matrix

UUV	目标
UUV	1	2	3	4	5	6	7	8
1	7	9	15	11	12	11	15	5
2	7	9	13	10	13	7	14	13
3	15	13	10	5	12	8	11	11
4	8	7	15	7	5	9	8	11

UUV	目标
UUV	9	10	11	12	13	14	15
1	10	×	6	13	13	×	10
2	9	11	15	7	15	5	6
3	14	6	7	7	6	11	10
4	14	15	13	14	15	12	5

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表 2 多种群协同进化算法各UUV任务信息表

Table 2. Information table of UUV tasks for multiple population coevolution algorithm

UUV 编号	任务收益	航行距离 /(n mile)	完成时间 /min	任务个数
1	35	65.78	2 306.05	4
2	35	111.16	2 077.41	4
3	48	54.01	2 006.8	4
4	21	68.91	1 776.93	3
合计	139	299.86	8167.19	15

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表 3 随机初始化多种群协同进化算法信息表

Table 3. Information table for multi-population coevolution algorithm with random initialization

UUV 编号	任务收益	航行距离 /(n mile)	完成时间 /min	任务个数
1	21	52.10	1 311.62	3
2	46	108.45	2 585.34	4
3	51	92.31	2 438.96	4
4	41	76.35	2 302.25	4
合计	159	329.21	8 638.17	15

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表 4 无遗忘策略多种群协同进化算法信息表

Table 4. Information table for multi-population coevolution algorithm without forgetting strategy

UUV 编号	任务收益	航行距离 /(n mile)	完成时间 /min	任务个数
1	32	68.87	1 969.77	3
2	47	108.45	2 585.34	4
3	55	56.61	2 371.04	5
4	37	68.66	2 413.66	3
合计	171	302.60	9 339.81	15

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表 5 单种群遗传算法各UUV任务信息表

Table 5. Information table of UUV tasks for single population genetic algorithm

UUV 编号	任务收益	航行距离 /(n mile)	完成时间 /min	任务个数
1	20	52.10	1 311.62	3
2	49	108.45	2 585.34	4
3	49	92.29	2 398.75	4
4	44	83.37	2 534.01	4
合计	162	336.21	8829.72	15

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参考文献(12)

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